[发明专利]基于视频技术的人体动作视频识别方法

权利要求书

1.基于视频技术的人体动作视频识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集视频，对采集的视频进行多层级过分割；将一个视频序列分割成多个超体素，在分割时对分割的精细度进行调整；

2)对视频的各帧图像进行显著图计算，计算过程中将时空特征参数和真实场景特征参数作为参量；

3)提取视频的判别性图块，根据显著度加权和判别性图块的位置对视频超体素进行判别度计算，得到视频的判别性区域；

4)采用融合各层的判别性区域，对视频进行多层表示；采用SVM支持向量机分类模型进行训练和人体动作识别。

2.根据权利要求1所述基于视频技术的人体动作视频识别方法，其特征在于：所述步骤3)中，得到视频的判别性区域的处理流程为：

对视频库中的视频进行划分，分别P1和P2两类，将P1类视频库中的视频分为两部分，分别为S1和S2；将视频进行关键帧提取，在关键帧上进行图块采样，将图块采用方向梯度直方图特征进行表示，将P1的所有图块使用K-means法聚为K类；通过一个迭代过程，用聚类后的每个类的成员训练一个该类的SVM模型；在迭代结束后，能够得到数个SVM模型，每一个模型对应一个象征性的图块，当需要提取视频的判别性区域块时，只需要将视频帧进行图块分割，计算图块在每个SVM模型上的得分值，若在任意一模块上的得分值高于某一阈值，则认为该图块是判别性的图块。

3.根据权利要求2所述基于视频技术的人体动作视频识别方法，其特征在于：所述迭代过程为：1)将i类的类成员作为训练的正样本，S1中的所有图块作为训练的负样本；2)以P2中的图块作为预测样本，在训练出的SVM模型上进行预测；3)在预测的结果中，取得分数高的图块，将图块添加到i类梯度中；4)对训练和预测样本进行更换，采用对P1、P1对调的方式，同时对S1、S2进行对调；依次迭代，N次后结束迭代过程。