作者：张九龙; 张镇东; 杨夙; 高阳; 肖照林行为识别局部特征运动信息fast角点词袋模型
摘要：视频人体行为识别算法中,局部特征三维模板卷积法难以避免背景中伪兴趣点且计算耗时。提出一种高效准确的融合时间维度和FAST角点特征的运动人体兴趣点检测方法,针对FAST角点不能表达时间维度信息的缺陷,将相邻三帧两两做差,然后在得到的前向和后向运动图像上进行FAST角点检测,取两个特征点集的交集作为当前帧运动人体局部兴趣点。该方法有效结合了时间维度信息和FAST算子的优点,具有耗时短、准确率高、运动相关性好的特点。最后应用词袋模型进行人体行为特征建模,分别应用SVM、KNN、决策树和LDA进行分类识别,在Weizmann、KTH数据库上进行测试,实验表明：SVM获得最好的分类性能,KNN获得最高的效率,因此KNN可以利用到实时的行为识别中。
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