[发明专利]三维相关滤波器序列动作识别方法及其装置

说明书

技术领域

本发明属于图像信号处理技术领域，涉及一种三维相关滤波器序列动作识别方法及其装置。

背景技术

目前国内外用于分析和识别行为的模式识别方法大多数是基于时域的匹配模板方法。时域动作分析识别方法往往计算复杂，适应性差，效率低下，识别率不高，而且时域模板是针对单幅图像的，对于序列动作的分析需要形成多个模板进行匹配，以上缺点是动作识别理论算法走向实际应用的瓶颈。

发明内容

本发明要解决的一个技术问题是提供一种可以针对特定序列动作形成一个频域三维相关滤波器模板，以完成特定序列行为动作自动识别的三维相关滤波器序列动作识别方法。该方法算法简便、易于实现、运行效率高、识别率高。

为了解决上述技术问题，本发明的三维相关滤波器序列动作识别方法包括下述步骤：

一、建立样本数据库：

存储至少一个特定序列动作的训练样本视频；每个特定序列动作包含L个训练样本视频，每个训练样本视频包含Q帧图像，每幅图像包含d个像素，其中d＝M×N，M×N为每帧图像的大小；则一个特定序列动作的其中任意一个训练样本视频可以表示为s(x,y,t)，其中x、y、t分别为某一像素所在列序号、行序号、帧号；

对s(x,y,t)求导，得到s(x,y,t)的导数d(x,y,t)；

对d(x,y,t)进行三维傅立叶变换得到三维频域响应矩阵F(u,v,w)；

F(u,v,w)=Σx=0M-1Σy=0N-1Σt=0Q-1d(x,y,t)exp(-j2π(uxM+vyN+wtQ))---(1)]]>

将三维频域响应矩阵F(u,v,w)按照每帧图像像素从左到右，从上到下，帧间按照时间先后顺序排成一个列向量，则针对每个特定序列动作得到L个训练样本视频列向量a₁,a₂,...,a_i，...a_L；

二、建立动作视频最大平均相关滤波器模板：

通过计算噪声协方差矩阵C，训练图像的平均能量光谱密度D_a和对角平均相似性度矩阵S_a来合成最大平均相关动作高度一维滤波器h；