基于时空关系的复杂交互行为识别  

Complex interactive activity recognition with spatial-temporal relationship

作　　者：王生生[1] 杨锋[1] 刘依婷[1] 王伟烈[1] 李洋[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2014年第2期421-426,共6页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(61133011;61303132;61103091);吉林省科技发展计划项目(20140101201JC;201201131)

摘　　要：提出了一种基于时空关系和多观察值的三层隐马尔科夫扩展模型识别复杂交互活动的方法。根据多目标交互活动具有分层的性质和目标之间的时空关系,给出了提取3个粒度(整体,双人,单人)行为特征的方法。同时提出与之对应的多观测值三层隐马尔科夫扩展模型。实验结果表明:将新的特征提取方法和新的模型应用于复杂交互行为识别能得到较高的识别准确率和较好的鲁棒性。A complex interactive activity recognition approach with spatial-temporal relation and an extended Hidden Markov Model with multi-observations and multi-layers is presented here. Interactive activities involving multi-objects are naturally hierarchical and related with spatial-temporal relationship. The multi-granularity features （group, two persons and single person） are used. A new model, Multi-observations Three-Layers Hidden Markov Model （MTHMM）, corresponding to these features is put forward. The experiments show that the new feature extraction method and the new model have a good performance and a fair robustness in complex interactive activity recognition.

关 键 词：人工智能 时空关系 交互行为 三层多观察隐马尔科夫模型 三层特征 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]