【摘 要】
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近几年局部特征在人体行为识别算法中普遍流行起来,特别是在一些背景复杂的视频中,但目前以提取局部特征为基础的人体行为识别算法中行为特征存在有效性不足等问题。基于此,以密集轨迹算法为基础,将算法原始提取的梯度方向直方图进行改进,采用Fast HOG3D特征描述子进行实验,Fast HOG3D比原始HOG3D更紧凑,计算效率更高的局部特征描述符。实验数据集采用标准的人体行为数据集KTH进行实验,在KTH
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近几年局部特征在人体行为识别算法中普遍流行起来,特别是在一些背景复杂的视频中,但目前以提取局部特征为基础的人体行为识别算法中行为特征存在有效性不足等问题。基于此,以密集轨迹算法为基础,将算法原始提取的梯度方向直方图进行改进,采用Fast HOG3D特征描述子进行实验,Fast HOG3D比原始HOG3D更紧凑,计算效率更高的局部特征描述符。实验数据集采用标准的人体行为数据集KTH进行实验,在KTH数据集上识别率提升了约2%,证明了改进算法的有效性。
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