公开(公告)号：CN105930792A

公开(公告)日：2016-09-07

申请号：CN201610245003.0

申请日：2016-04-19

Applicant: 武汉大学

Inventor： 胡瑞敏 ,  李红阳 ,  陈军 ,  陈华锋 ,  徐增敏 ,  吴华 ,  王晓 ,  冯铭

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00718 ,  G06K9/00744

Abstract: 本发明公开了一种基于视频局部特征字典的人体动作分类方法，首先从具有类别标签的训练视频中提取局部特征，每段视频中的特征向量集合构成一个特征包；将特征包进行分组，利用多示例学习方法学习局部特征分类器，多示例学习中采用交叉验证的方式，并且更新正示例时只将每个包中排名最大的多个示例标记为正示例；将学习到的分类器作为特征编码的字典，利用最大池化法对局部特征响应进行池化得到视频的全局向量表达；最后利用全局特征向量进行学习，得到每个动作类别的分类器，利用该分类器对新的视频中的动作进行分类。本发明有利于提升估计的准确性，避免分类对初始值的记忆；同时保证了估计的正样本的正确率。