12、基于条件随机场的前景与阴影检测及动作基元 n - 元组的人类行为识别

基于条件随机场的前景与阴影检测及动作基元 n - 元组的人类行为识别

在视频处理和分析领域，前景与阴影检测以及人类行为识别是两个重要的研究方向。下面将分别介绍基于条件随机场的前景与阴影检测方法，以及基于动作基元 n - 元组的人类行为识别方法。

基于条件随机场的前景与阴影检测

在视频序列处理中，准确地检测前景物体和阴影对于许多应用，如监控、视频标注等至关重要。基于条件随机场（CRF）的方法提供了一种有效的解决方案。

1. 理论基础

根据 Hammersley - Clifford 定理，考虑到成对团势，标签场的后验概率由 Gibbs 分布给出，形式如下：
[p(L_t|G_t) \propto \exp\left{-\sum_{x\in X}V_{G}(l_{t,x}) - \sum_{y\in N_x}V_{G}(l_{t,x}, l_{t,y})\right}]
其中，单像素势 (V_{G}(l_{t,x})) 反映了单个位置的局部约束，双像素势 (V_{G}(l_{t,x}, l_{t,y})) 对相邻位置之间的上下文信息（或成对约束）进行建模。势函数进一步表示为：
[V_{G}(l_{t,x}) = V(l_{t,x}) + V_{g|l}(l_{t,x})]
[V_{G}(l_{t,x}, l_{t,y}) = V(l_{t,x}, l_{t,y}) + V_{g|l}(l_{t,x}, l_{t,y})]
在单像素势中，第一项反映了不同标签类别的先验知识，第二项反映了单个位置的观测信息。在双像素势中，第一项施加了与观测无关的连通性约束，第二项施加了依赖于观测数据的邻域交互。