基于3D-SIFT和SVD特征融合的視頻行為識(shí)別

基于3D-SIFT和SVD特征融合的視頻行為識(shí)別基于3D-SIFT和SVD特征融合的視頻行為識(shí)別摘要：隨著智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，視頻行為識(shí)別成為了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究方向之一。本論文針對(duì)視頻行為識(shí)別問題，將3D-SIFT和SVD特征進(jìn)行融合，提出了一種基于3D-SIFT和SVD特征融合的視頻行為識(shí)別方法。通過對(duì)視頻序列進(jìn)行3D-SIFT特征提取，并對(duì)特征向量進(jìn)行SVD降維處理，得到視頻的SVD特征表示。然后，利用融合方法將3D-SIFT特征和SVD特征進(jìn)行融合，得到最終的視頻行為識(shí)別結(jié)果。在UCF101數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在視頻行為識(shí)別任務(wù)上取得了較好的性能。關(guān)鍵詞：視頻行為識(shí)別；3D-SIFT；奇異值分解；特征融合1.引言隨著視頻監(jiān)控設(shè)備的廣泛應(yīng)用，大量的視頻數(shù)據(jù)被生成并傳輸。這些視頻數(shù)據(jù)中包含了豐富的信息，可以用于識(shí)別出人類的行為。視頻行為識(shí)別是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，其目標(biāo)是從給定的視頻序列中準(zhǔn)確地識(shí)別出不同的行為。由于人類行為具有復(fù)雜性和多樣性，視頻行為識(shí)別一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。2.相關(guān)工作在視頻行為識(shí)別的研究中，許多方法已經(jīng)被提出。其中，基于深度學(xué)習(xí)的方法在性能方面取得了顯著的提升。然而，深度學(xué)習(xí)方法需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，使得其在實(shí)際應(yīng)用中的可擴(kuò)展性受到限制。因此，傳統(tǒng)的特征提取方法仍然是視頻行為識(shí)別研究的重要方向之一。3D-SIFT作為一種經(jīng)典的特征提取方法，在視頻行為識(shí)別中具有良好的性能。它可以從視頻序列中提取局部特征，并構(gòu)建特征向量表示視頻。然而，3D-SIFT特征的維度較高，容易導(dǎo)致計(jì)算開銷大和存儲(chǔ)空間需求大的問題。為了解決這一問題，本論文引入了SVD特征降維方法。3.方法介紹3.13D-SIFT特征提取首先，將視頻序列劃分為多個(gè)相鄰的視頻幀，然后對(duì)每個(gè)視頻幀進(jìn)行圖像處理，包括灰度化、高斯濾波等。接下來，使用3D-SIFT算法提取每個(gè)視頻幀的關(guān)鍵點(diǎn)和描述子。最后，將所有視頻幀的3D-SIFT特征向量按照時(shí)間順序連接起來，形成視頻的3D-SIFT特征表示。3.2SVD特征降維對(duì)于得到的3D-SIFT特征向量，其維度較高，難以直接應(yīng)用于視頻行為識(shí)別任務(wù)。因此，采用SVD技術(shù)對(duì)特征向量進(jìn)行降維處理。首先，對(duì)所有視頻的3D-SIFT特征向量進(jìn)行連接，得到一個(gè)大的特征矩陣。然后，對(duì)特征矩陣進(jìn)行SVD分解，提取出最重要的特征，即奇異值分解矩陣的前k個(gè)特征向量。最后，將得到的SVD特征向量作為視頻的SVD特征表示。3.3特征融合為了充分利用3D-SIFT和SVD兩種特征的優(yōu)勢(shì)，本論文提出了一種特征融合方法。具體來說，將3D-SIFT特征和SVD特征進(jìn)行連接，形成一個(gè)新的特征向量。然后，利用支持向量機(jī)（SVM）分類器對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。最終，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果確定視頻的行為類別。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果本論文在UCF101數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估，該數(shù)據(jù)集包含101個(gè)類別的視頻，并提供了人工標(biāo)注的類別信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的基于3D-SIFT和SVD特征融合的視頻行為識(shí)別方法在準(zhǔn)確率和召回率等指標(biāo)上都取得了較好的性能。與其他傳統(tǒng)方法相比，所提出的方法具有更好的魯棒性和可擴(kuò)展性。5.結(jié)論本論文提出了一種基于3D-SIFT和SVD特征融合的視頻行為識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在視頻行為識(shí)別任務(wù)上取得了較好的性能。未來工作可以進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化所提出的方法，并在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證。參考文獻(xiàn)：[1]Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.InternationalJournalofComputerVision,60(2),91-110.[2]Khan,S.,&Shah,M.(2010).Consensus-basedunsupervisedlearningofvisualmodelsforobjecttracking.InternationalJournalofComputerVision,88(2),213-227.[3]Yang,S.,&Ramanan,D.(2013).Articulatedposeestimationusingflexiblemixtu