[发明专利]基于小波域联合统计描述子的行为识别方法

权利要求书

1.基于小波域联合统计描述子的行为识别方法，包括：

(1)对行为视频序列进行稠密采样，并提取稠密运动轨迹；

(2)以提取的各条轨迹为中心，构建沿轨迹弯曲的立方体；

(3)使用3D平稳小波变换对视频数据进行分解，获得各方向的系数子带；

(4)在沿轨迹弯曲的立方体内，构建小波系数子带间互信息描述子D_m：

(4a)计算具有父-子或表兄弟关系的系数子带间互信息：

其中，X表示沿轨迹弯曲的立方体中父子带系数或表兄子带系数，Y表示沿轨迹弯曲的立方体中子子带系数或表弟子带系数，MI(X；Y)为轨迹立方体中具有父-子或表兄弟关系的两个子带间的互信息；h_ij表示两个系数子带联合统计直方图中(i,j)单元的值，h_i＝∑_jh_ij表示父子带或表兄子带的边缘统计直方图，h_j＝∑_ih_ij表示子子带或表弟子带的边缘统计直方图，N表示沿轨迹弯曲的立方体中像素点的总数目；

(4b)将所有满足父-子或表兄弟关系的系数子带间互信息进行串连，获得小波系数子带间互信息描述子D_m；

(5)在沿轨迹弯曲的立方体内，构建近似系数子带与细节系数子带对间小波系数共现直方图描述子D_c：

(5a)在一个邻域方向上，联合统计一个近似子带和细节子带对的累加共现直方图，并归一化，得到两个归一化累加共现直方图H_n1和H_n2，利用最小二乘法分别获取H_n1和H_n2通道最高点的两条回归线方程：y₁＝k₁x₁+b₁和y₂＝k₂x₂+b₂，其中，x为系数所属直方图通道值，y为值小于等于x的所有系数的数目，k为直线斜率，b为一个常数；记两直线与y＝0直线交点间的距离为d₁，与y＝1直线交点间的距离为d₂；

(5b)从两条直线上选取[k₁,k₂,b₁,b₂,d₁,d₂]作为一个邻域方向共现直方图的特征描述向量v，将所有选定邻域方向的特征描述向量v_t串连，得到一个子带对的描述向量V＝[v₁,v₂,...,v_t,...,v_P]，t＝1,2,...,P，P为所选方向数目；再将所有选定子带对的描述向量串连，获得小波系数共现直方图描述子D_c＝[V₁,V₂,...,V_s,...,V_Q]，其中，V_s为第s个子带对的描述向量，s＝1,2,...,Q，Q为所选系数对数目；

(6)将小波系数子带间互信息描述子D_m和小波系数共现直方图描述子D_c进行串接，得到小波域联合统计描述子D_u；

(7)将所有视频样本的小波域联合统计描述子划分为训练集D_tr和测试集D_te，使用词袋模型获到训练集D_tr的直方图向量h_tr和测试集D_te的直方图向量h_te；

(8)使用训练集的直方图向量h_tr训练SVM分类器，将测试集的直方图向量h_te输入到训练好的SVM中，输出测试集D_te对应的测试样本所属的行为类别。