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公开(公告)号：CN107194365A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710416188.1
申请日：2017-06-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中层特征的行为识别方法与系统，其中方法的实现包括：从样本图像序列中得到候选部件检测器集；移除候选部件检测器集中B％的判别能力弱的部件检测器，得到新的候选部件检测器集；根据新的候选部件检测器集中每个部件检测器的权重进行由大到小的排序，选择排序靠前的P个部件检测器作为A类行为类别的中层特征提取器；获取行为类别中每一类行为类别的中层特征提取器，组合成词袋，利用词袋提取样本图像序列的样本中层特征，利用样本中层特征训练分类器，得到行为识别分类器；将测试图像序列输入行为识别分类器，得到测试图像序列的行为类别。本发明识别能力强、识别准确率高、实用性强、保留了部件之间的关联性。
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公开(公告)号：CN104050684B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410228426.2
申请日：2014-05-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法，包括以下步骤：(1)获取原始视频序列的所有运动目标；(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征；(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”，速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选；(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”；(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集，训练得到人车分类器；(6)将所有运动目标设为测试集输入分类器得到分类结果。本发明还提供了相应的分类系统。本发明中，由于标记和训练过程不依靠先验信息，对于行人的多态性和车辆的多样性具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN104050684A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410228426.2
申请日：2014-05-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法，包括以下步骤：(1)获取原始视频序列的所有运动目标；(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征；(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”，速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选；(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”；(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集，训练得到人车分类器；(6)将所有运动目标设为测试集输入分类器得到分类结果。本发明还提供了相应的分类系统。本发明中，由于标记和训练过程不依靠先验信息，对于行人的多态性和车辆的多样性具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN107194365B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201710416188.1
申请日：2017-06-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中层特征的行为识别方法与系统，其中方法的实现包括：从样本图像序列中得到候选部件检测器集；移除候选部件检测器集中B％的判别能力弱的部件检测器，得到新的候选部件检测器集；根据新的候选部件检测器集中每个部件检测器的权重进行由大到小的排序，选择排序靠前的P个部件检测器作为A类行为类别的中层特征提取器；获取行为类别中每一类行为类别的中层特征提取器，组合成词袋，利用词袋提取样本图像序列的样本中层特征，利用样本中层特征训练分类器，得到行为识别分类器；将测试图像序列输入行为识别分类器，得到测试图像序列的行为类别。本发明识别能力强、识别准确率高、实用性强、保留了部件之间的关联性。
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