[发明专利]基于时空多尺度统计匹配模型的动作检测方法

权利要求书

1.一种基于时空多尺度统计匹配模型的动作检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)、构建新的局部GLARK特征；

K(CGLK,ΔXl)=exp{-ΔXlTCGLKΔXl}]]>

式中，K(·,·)为局部自适应回归核核值，l∈[1,...,P²]，P²是以感兴趣像素为中心的局部窗口中像素的总数；ΔX_l＝[dx,dy]^T，dx和dy分别表示空间图像表面x轴微分和y轴微分；

CGLK=Σm∈ΩlZx2(m)Zx(m)Zy(m)Zx(m)ZT(m)Zx(m)Zy(m)Zy2(m)Zy(m)ZT(m)Zx(m)ZT(m)Zy(m)ZT(m)ZT2(m)]]>

式中，Ω_l代表时空分析窗口，m∈Ω_l，Z_x(m)和Z_y(m)分别为空间图像表面m处x轴和y轴高斯差分梯度矩阵，ZT(m)为m处时间维上的梯度；

2)、根据步骤1)得到的局部GLARK特征得到模板视频序列和测试视频序列的特征矩阵F_Q和特征矩阵F_Q和分别包括列向量和计算列向量和夹角的余弦值，得到余弦相似性矩阵ρ_3DGLK(:,:,k)：

式中，k＝1,2,......,t_T,ρ_ij为列向量和夹角的余弦值，其中，i＝1,2,......,m_T,j＝1,2,......,n_T；

3)、取余弦相似性矩阵ρ_3DGLK(:,:,k)每一行的最大值，记录F_Q中和这个最大值对应的列向量的位置，并记为索引矩阵index_GLK(:,k)：

indexGLK(:,k)=(x1,x2,......,xmT)Tx1,x2,......,xmT=1,2,...,nT;]]>

4)、选择一个局部窗口遍历index_GLK(:,k)矩阵，并记录窗口内不重复索引值的个数nu m。