《一种基于深度时空图的人体行为识别方法及系统》

技术简介：

本发明属于图像数据处理技术领域,公开了一种基于深度时空图的人体行为识别方法及系统,通过构建3D人体面具获取主要活动部位的深度数据,去除数据中的冗余信息；将深度帧投影到三个正交轴上得到与每个轴相对应的分布列表,二值化分布列表后按时序拼接生成深度时空图DSTM(Depth Space-Time Maps)；对DSTM提取方向梯度直方图(HOG)特征用于行为识别。实验表明本发明能有效提高人体行为识别的准确性；解决了当前基于深度序列的人体行为识别方法中存在的冗余数据过多、时序信息缺失等问题。

研发人员：侯振杰;李兴;林恩;莫宇剑;巢新;杨天金