《多聚点子空间下的时空信息融合及其在行为识别中的应用》

技术简介：

基于深度序列的人体行为识别,一般通过提取特征图来提高识别精度,但这类特征图通常存在时序信息缺失的问题.针对上述问题,本文提出了一种新的深度图序列表示方式,即深度时空图(Depthspace time maps, DSTM).DSTM降低了特征图的冗余度,弥补了时序信息缺失的问题.本文通过融合空间信息占优的深度运动图(Depthmotion maps,DMM)与时序信息占优的DSTM,进行高精度的人体行为研究,并提出了多聚点子空间学习(Multi-centersubspace learning,MCSL)的多模态数据融合算法.该算法为各类数据构建多个投影聚点,以此增大样本的类间距离,降低了投影目标区域维度.本文在MSR-Action3D数据集和UTD-MHAD数据集上进行人体行为识别.最后实验结果表明,本文方法相较于现有人体行为识别方法有着较高的识别率.

研发人员：杨天金;侯振杰;李兴;梁久祯;宦娟;郑纪翔;