Human Action Recognition Using Multi-Velocity STIPs and Motion Energy Orientation Histogram
Human Action Recognition Using Multi-Velocity STIPs and Motion Energy Orientation Histogram
复制标题
使用多速度 STIP 和运动能量方向直方图进行人体动作识别
DOI：
10.6688/jise.2014.30.2.2
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发表时间：
2014-03
影响因子：
1.1
通讯作者：
Zhang Qin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Chuanzhen;Su Bailiang;Wang Jingling;Wang Hui;Zhang Qin
时空兴趣点或时空兴趣点的局部图像特征提供了视频序列中图案的紧凑和抽象表示。提出了一种新的基于多速度时空兴趣点(MVSTIP)和运动能量(ME)方向直方图(MEOH)局部描述子的人体动作识别方法。MVSTIP检测包括三个步骤：首先，使用多方向ME滤波器以不同的速度对视频帧进行滤波，以检测像素级的显著变化；然后，使用环绕抑制模型来校正由摄像机运动和复杂背景(如动态纹理)引起的ME偏差；最后，在多个速度下使用局部极大值滤波来获得MVSTIP。在检测后，我们开发了MEOH描述子来捕捉兴趣点周围局部区域的运动特征。在KTH、Weizmann和UCF运动人体动作数据集上对该方法的性能进行了评估。实验结果表明，该方法对简单背景和复杂背景均具有较强的鲁棒性，且优于其他基于局部特征的方法。
Local image features in space-time or spatio-temporal interest points provide compact and abstract representations of patterns in a video sequence. In this paper, we present a novel human action recognition method based on multi-velocity spatio-temporal interest points (MVSTIPs) and a novel local descriptor called motion energy (ME) orientation histogram (MEOH). The MVSTIP detection includes three steps: first, filtering video frames with multi-direction ME filters at different speeds to detect significant changes at the pixel level; thereafter, a surround suppression model is employed to rectify the ME deviation caused by the camera motion and complicated backgrounds (e.g., dynamic texture); finally, MVSTIPs are obtained with local maximum filters at multi-speeds. After detection, we develop MEOH descriptor to capture the motion features in local regions around interest points. The performance of the proposed method is evaluated on KTH, Weizmann, and UCF sports human action datasets. Results show that our method is robust to both simple and complex backgrounds and the method is superior to other methods that are based on local features.
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DOI：
10.5244/c.23.124
发表时间：
2009-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Heng Wang;M. M. Ullah-M.;Alexander Kläser;I. Laptev;C. Schmid
通讯作者：
Heng Wang;M. M. Ullah-M.;Alexander Kläser;I. Laptev;C. Schmid
DOI：
10.5244/c.22.99
发表时间：
2008-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Alexander Kläser;Marcin Marszalek;C. Schmid
通讯作者：
Alexander Kläser;Marcin Marszalek;C. Schmid
DOI：
10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
发表时间：
2004-11-01
影响因子：
19.5
作者：
Lowe, DG
通讯作者：
Lowe, DG
影响因子：
19.5
作者：
Laptev, I
通讯作者：
Laptev, I
DOI：
10.1109/iccv.2003.1238420
发表时间：
2003-10
期刊：
Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision
影响因子：
--
作者：
Alexei A. Efros;A. Berg;Greg Mori;Jitendra Malik
通讯作者：
Alexei A. Efros;A. Berg;Greg Mori;Jitendra Malik