44、基于RGB - D相机的动作识别与圆形投影模式识别方法

基于RGB - D相机的动作识别与圆形投影模式识别方法

在当今的计算机视觉领域，动作识别和模式识别是两个重要的研究方向。本文将介绍基于RGB - D相机的动作识别方法以及一种用于模式识别的圆形投影方法。

基于RGB - D相机的动作识别

在动作识别中，利用RGB - D相机可以获取丰富的信息。传统方法通常只从RGB图像中提取特征，而本文提出不仅从RGB图像，还从深度图像中提取传统的STIPs特征。

1. 特征处理流程

   • 分别对RGB和深度图像的STIPs特征进行相同的处理。
   • 将处理后的两个特征向量连接起来用于分类阶段。
   • 由于BoW模型在将特征量化到聚类中心时会产生较大损失，因此结果特征需要用非线性分类器进行分类，这增加了预测阶段的计算复杂度。为克服这一缺点，采用LLC模型，该模型使用局部线性编码方案，通过码本中k个最近向量的线性组合来表示原始局部特征。
   • LLC特征经过最大池化处理，为每个样本生成一个单一的特征向量，最终的样本特征使用线性分类器（如线性SVM）进行训练和预测，这种方法在整个过程的在线部分比BOW方案更具优势。

2. 实验数据

   • 使用RGBD - HuDaAct视频数据库进行测试。该数据库由30人进行13类日常活动的视频组成，包括12个命名类别和1个背景类别。
   • 每个样本在室内环境中使用Microsoft Kinect传感器固定位置录制几