基于多特征融合的行为识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201310688324.4
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46
申请日期：
2013-12-12
申请人：
华南理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于多特征融合的行为识别方法
申请号	CN201310688324.4	申请日期	2013-12-12
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2014-10-08	公开/公告号	CN104091169A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	徐向民;张源;王在炯;杨倩倩
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	蔡茂略

摘要

本发明公开了一种基于多特征融合的行为识别方法，包括下述步骤：S1、对训练集和测试集的视频进行预处理；S2、对步骤S1预处理后的视频，检测特征点；S3、对视频中的特征立方体，提取代表不同信息的描述子，形成综合描述子；S4、利用步骤S3提取出来的训练集的描述子，使用K-SVD算法训练字典；S5、对步骤S3提取出来测试集的描述子，进行特征融合，用级联字典分类算法进行分类。本发明对能量信息、空间信息、时间信息进行多特征融合，抽象出本质的运动特征，描述子信息提取全面，系统鲁棒性好。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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