基于自適應(yīng)融合權(quán)重的人體行為識(shí)別方法

基于自適應(yīng)融合權(quán)重的人體行為識(shí)別方法基于自適應(yīng)融合權(quán)重的人體行為識(shí)別方法

摘要：人體行為識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，它可以廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、智能交通等領(lǐng)域。本文提出了一種基于自適應(yīng)融合權(quán)重的人體行為識(shí)別方法，通過(guò)綜合利用多個(gè)特征提取器的輸出結(jié)果，提高了人體行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在各種場(chǎng)景下都具有較好的人體行為識(shí)別效果。

1.引言

人體行為識(shí)別在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。隨著攝像頭技術(shù)的發(fā)展和監(jiān)控設(shè)備的普及，視頻數(shù)據(jù)的規(guī)模不斷增加，如何從大量的視頻數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確識(shí)別和分析人體行為成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的人體行為識(shí)別方法主要利用手工設(shè)計(jì)的特征提取器來(lái)提取視頻序列中的特征，然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和識(shí)別。然而，由于人體行為的復(fù)雜性和多樣性，傳統(tǒng)的方法在準(zhǔn)確率和魯棒性上存在一定的限制。因此，研究如何提高人體行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性具有重要意義。

2.方法

2.1特征提取

本文采用了多種不同的特征提取器，包括靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征。靜態(tài)特征主要包括人體的姿態(tài)、形狀和外貌等信息，可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法來(lái)提取。動(dòng)態(tài)特征主要包括人體的運(yùn)動(dòng)軌跡和運(yùn)動(dòng)速度等信息，可以通過(guò)光流法來(lái)提取。通過(guò)綜合利用這些不同的特征，可以更全面地描述和分析人體行為。

2.2自適應(yīng)融合權(quán)重

為了提高特征提取器的權(quán)重選擇效果，本文提出了一種自適應(yīng)融合權(quán)重的方法。首先，通過(guò)訓(xùn)練樣本集對(duì)每個(gè)特征提取器進(jìn)行訓(xùn)練，得到其對(duì)特定行為的分類準(zhǔn)確率和重要程度。然后，根據(jù)每個(gè)特征提取器的分類準(zhǔn)確率和重要程度，計(jì)算出其自適應(yīng)權(quán)重。最后，將這些特征提取器的輸出結(jié)果按照相應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行融合，得到最終的人體行為識(shí)別結(jié)果。

3.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

本文在UCF101數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，評(píng)估了提出的方法在人體行為識(shí)別方面的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的方法相比，提出的方法能夠顯著提高人體行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。對(duì)于不同的行為類別和不同的場(chǎng)景，該方法都具有較好的識(shí)別效果。此外，本文還對(duì)特征提取器的數(shù)量、特征維度等因素進(jìn)行了分析，并對(duì)不同的融合權(quán)重策略進(jìn)行了比較。

4.結(jié)論與展望

本文提出了一種基于自適應(yīng)融合權(quán)重的人體行為識(shí)別方法，通過(guò)綜合利用多個(gè)特征提取器的輸出結(jié)果，提高了人體行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在各種場(chǎng)景下都具有較好的人體行為識(shí)別效果，并且對(duì)特征提取器的數(shù)量和特征維度等因素具有較好的魯棒性。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步探索特征提取器的設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法，進(jìn)一步提高人體行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性綜合利用多個(gè)特征提取器的輸出結(jié)果是提高人體行為識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性的一種有效方法。本文提出了一種基于自適應(yīng)融合權(quán)重的方法，在UCF101數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相比傳統(tǒng)方法能夠顯著提高人體行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。該方法不僅在不同的行為類別和場(chǎng)景下具有良好的識(shí)別效果，而且對(duì)特征提取器的數(shù)量和特征維