作者：谭论正 夏利民 黄金霞 夏胜平动作识别主题模型慢特征分析时空兴趣点梯度直方图
摘要：提出一种基于主题模型的人体动作识别方法.该方法首先提取时空兴趣点（STIP,Space-Time Interest Point）来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析（SFA,Slow Feature Analysis）算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析（pLSA,probabilistic Latent Semantic Analysis）模型识别人体动作.SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息.同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性.该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50％和97％以上.
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