494 东 南 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 第 44 卷 动 作 识 别 至 今 仍 是 一 个 极 具 挑 战 的 课 题, 目 前 并 没 有 通 用 的 解 决 方 案. 光 流 (opticalflow) [24] 是 描 述 人 体 运 动 速 度 和 方 向 的 一 个

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1 第 44 卷 第 3 期 2014 年 5 月 东 南 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition) Vol.44 No.3 May2014 doi: /j.isn 基 于 多 特 征 融 合 和 分 层 反 向 传 播 增 强 算 法 的 人 体 动 作 识 别 李 拟 臖 程 旭 郭 海 燕 吴 镇 扬 ( 东 南 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院, 南 京 ) 摘 要 : 为 了 推 广 神 经 网 络 在 人 体 动 作 识 别 中 的 应 用, 设 计 了 一 种 基 于 分 层 识 别 框 架 和 增 强 算 法 的 动 作 识 别 系 统, 该 系 统 融 合 了 光 流 直 方 图 有 向 梯 度 直 方 图 Hu 的 矩 特 征 分 块 剪 影 和 自 相 似 矩 阵 等 多 种 特 征. 为 了 与 反 向 传 播 网 络 的 增 强 相 匹 配, 将 传 统 的 二 分 类 增 强 算 法 扩 展 到 多 分 类 版 本. 此 外, 系 统 采 用 了 包 含 预 判 决 和 后 判 决 的 分 层 识 别 框 架, 前 者 通 过 分 析 运 动 显 著 区 域 的 位 置, 把 动 作 粗 分 为 几 个 子 类, 后 者 则 利 用 额 外 的 特 征 进 一 步 提 高 识 别 准 确 率. 基 于 Weizmann 和 KTH 数 据 库 的 实 验 结 果 表 明 : 神 经 网 络 相 对 于 常 用 的 支 持 向 量 机 具 有 明 显 的 优 越 性 ; 结 合 分 层 识 别 的 反 向 传 播 增 强 算 法 可 以 极 大 减 少 运 算 代 价 与 动 作 类 间 的 混 淆, 识 别 准 确 率 较 高. 关 键 词 : 特 征 提 取 ; 动 作 识 别 ; 反 向 传 播 增 强 算 法 ; 神 经 网 络 ; 分 层 识 别 中 图 分 类 号 :TP391 4 文 献 标 志 码 :A 文 章 编 号 : (2014) Humanactionrecognitionbasedonmulti featurefusion andhierarchicalbp AdaBoostalgorithm LiNijun ChengXu GuoHaiyan WuZhenyang (SchoolofInformationScienceandEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China) Abstract:Topopularizetheapplicationofneuralnetworkinhumanactionrecognition,anaction recognitionsystem basedonthehierarchicalrecognitionframeworkandtheboostingalgorithmisde signed,whichmixestogethermultiplefeaturessuchashistogramsofopticalflow,histogramsofori entedgradients,hu smoments,block silhouetesandself similaritymatrices.tofitwiththeboos tingofback propagation(bp)networks,thestandardbinaryadaboostalgorithm isextendedtoa multiclasversion.besides,thissystem adoptsahierarchicalrecognitionframeworkconsistingof pre decisionandpost decision.theformercanroughlyclasifytheactionsintoseveralsubcategories byanalyzingthelocationsofmotionsalientregions,whereasthelaterexploitsextrafeaturestofur therenhancerecognitionaccuracy.theexperimentalresultsonweizmannandkth datasetsshow thatneuralnetworksexhibitobviousadvantagesoverthepopularsupportvectormachine.thebp AdaBoostalgorithm combinedwithhierarchicalrecognitioncangreatlyreducethecomputationalcost andconfusionsamongactionstoachievehighrecognitionaccuracy. Keywords:featureextraction;actionrecognition;back propagation(bp) AdaBoostalgorithm; neuralnetwork;hierarchicalrecognition 人 体 动 作 识 别 在 人 机 交 互 视 频 检 索 视 频 监 控 机 器 人 视 觉 等 领 域 有 着 广 泛 应 用, 近 20 年 间 一 直 是 计 算 机 视 觉 研 究 领 域 中 的 热 点 [1]. 然 而, 由 于 视 频 成 像 条 件 通 常 不 够 完 美 ( 如 存 在 杂 乱 背 景 干 扰 遮 挡 相 机 运 动 ), 加 之 人 体 动 作 存 在 较 大 的 类 内 差 异 ( 如 人 的 服 装 视 角 运 动 速 度 差 异 ), 人 体 收 稿 日 期 : 作 者 简 介 : 李 拟 臖 (1988 ), 男, 博 士 生 ; 吴 镇 扬 ( 联 系 人 ), 男, 教 授, 博 士 生 导 师,zhenyang@seu.edu.cn. 基 金 项 目 : 国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 ( ) 国 家 自 然 科 学 基 金 青 年 基 金 资 助 项 目 ( ). 引 用 本 文 : 李 拟 臖, 程 旭, 郭 海 燕, 等. 基 于 多 特 征 融 合 和 分 层 反 向 传 播 增 强 算 法 的 人 体 动 作 识 别 [J]. 东 南 大 学 学 报 : 自 然 科 学 版,2014,44 (3): [doi: /j.isn ]

2 494 东 南 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 第 44 卷 动 作 识 别 至 今 仍 是 一 个 极 具 挑 战 的 课 题, 目 前 并 没 有 通 用 的 解 决 方 案. 光 流 (opticalflow) [24] 是 描 述 人 体 运 动 速 度 和 方 向 的 一 个 二 维 向 量 场, 已 成 为 动 作 识 别 中 最 为 广 泛 使 用 的 特 征 之 一. 作 为 运 动 特 征 的 补 充, 有 向 梯 度 直 方 图 (histogramsoforiented gradients,hog) [45] 和 剪 影 (silhouetes) [67] 作 为 形 状 特 征 也 被 广 为 使 用. 特 征 提 取 完 毕 后, 许 多 文 献 采 用 支 持 向 量 机 (supportvectorma chine,svm) [5,78] 作 为 判 别 式 分 类 器 进 行 学 习, 而 神 经 网 络 (neuralnetwork,nn) 则 很 少 被 使 用. 文 献 [9] 将 增 强 算 法 用 于 动 作 识 别, 但 是 没 有 与 NN 相 结 合. 本 文 探 索 了 NN 在 动 作 识 别 中 的 性 能, 设 计 了 一 个 基 于 分 层 反 向 传 播 增 强 算 法 的 动 作 识 别 系 统, 该 系 统 融 合 了 多 种 形 状 特 征 和 运 动 特 征. 将 标 准 的 二 分 类 AdaBoost 算 法 扩 展 到 多 分 类 版 本, 用 于 增 强 反 向 传 播 网 络. 此 外, 提 出 了 包 含 预 判 决 和 后 判 决 的 分 层 识 别 框 架, 以 进 一 步 减 少 训 练 复 杂 度 避 [10] 免 动 作 类 间 的 混 淆. 在 前 期 工 作 的 基 础 上, 提 出 了 当 剪 影 特 征 不 能 获 取 时 利 用 自 相 似 矩 阵 (self similaritymatrices,ssm) [11] 进 行 后 判 决 的 应 对 方 案, 并 用 该 方 案 识 别 具 有 更 大 数 据 规 模 和 类 内 差 异 的 KTH 视 频 数 据 库. 1 训 练 与 测 试 方 法 图 1 展 示 了 本 文 动 作 识 别 系 统 的 训 练 流 程 图. 测 试 流 程 类 似 训 练, 但 并 非 所 有 视 频 都 需 要 提 取 后 判 决 特 征 和 进 行 后 判 决, 只 有 在 主 判 决 得 分 的 置 信 度 低 于 门 限 时 才 需 要. 图 1 本 文 动 作 识 别 系 统 的 训 练 流 程 图 2 特 征 提 取 特 征 提 取 前 先 利 用 数 据 库 提 供 的 标 定 框 进 行 校 准, 使 人 体 居 于 观 察 窗 中 央 ; 对 Weizmann 数 据 库 提 供 的 二 值 剪 影 进 行 开 运 算 与 闭 运 算 的 形 态 学 处 理, 使 得 剪 影 的 连 通 性 更 好 轮 廓 更 平 滑. 主 判 决 采 用 HOF 和 HOG 特 征. 受 文 献 [3] 启 发, 将 观 察 窗 划 分 为 4 个 子 窗 ( 见 图 2), 每 个 子 窗 以 及 主 窗 口 提 取 18 维 的 HOF/HOG 直 方 图, 并 级 联 最 终 形 成 18 5=90 维 描 述 子. 这 种 做 法 既 在 一 定 程 度 上 保 留 了 特 征 的 局 部 性, 又 可 以 为 预 判 决 服 务. Weizmann 数 据 库 提 供 了 二 值 剪 影, 此 特 征 对 光 照 变 化 具 有 鲁 棒 性. 利 用 Hu 的 7 个 矩 特 征 (Hu smoments,hm) [12] 来 描 述 二 值 剪 影 及 其 骨 架 ( 见 图 3(a)), 形 成 14 维 的 HM 特 征, 并 用 7 4 =28 维 的 分 块 二 值 剪 影 作 为 二 值 剪 影 的 近 似 ( 见 图 3(b)), 从 而 极 大 减 少 数 据 存 储 量. 虽 然 剪 影 特 征 的 判 别 性 较 好, 但 是 难 以 在 复 杂 背 景 条 件 下 得 到. 对 于 未 提 供 剪 影 的 KTH 数 据 库, 使 用 SSM 作 为 后 判 决 特 征.SSM 是 一 个 距 离 矩 阵 ; 可 以 通 过 计 算 一 段 视 频 中 任 意 2 帧 HOF 或 HOG 描 述 子 的 欧 图 2 用 于 提 取 主 判 决 特 征 的 观 察 窗 的 划 分 图 3 Weizmann 数 据 库 的 后 判 决 特 征 提 取 示 例

3 第 3 期 李 拟 臖, 等 : 基 于 多 特 征 融 合 和 分 层 反 向 传 播 增 强 算 法 的 人 体 动 作 识 别 495 氏 距 离 得 到 该 视 频 的 HOF SSM 或 HOG SSM, 结 果 见 图 4. 图 中,R 为 自 相 关 响 应 值. 预 划 分 为 多 个 子 类 ( 如 定 向 / 非 定 向 运 动 手 部 / 腿 部 运 动 等, 结 果 见 表 1). 以 图 5(c) 为 例, 先 计 算 各 个 18 维 子 直 方 图 的 熵, 然 后 分 别 与 门 限 进 行 比 较. (a) 单 手 挥 手 的 HOF SSM (b) 原 地 跳 的 HOF SSM (a) 原 视 频 帧 (b)hof 幅 度 谱 (c) 拍 手 的 HOG SSM (d) 走 路 的 HOG SSM 图 4 KTH 数 据 库 的 后 判 决 特 征 提 取 示 例 3 分 层 识 别 框 架 与 反 向 传 播 增 强 算 法 3 1 预 判 决 与 直 接 采 用 HOF 和 HOG 进 行 训 练 的 做 [3,5] 法 不 同, 本 文 提 出 了 一 种 在 训 练 前 从 HOF 中 检 测 运 动 显 著 区 域 (motionsalientregion,msr) 的 数 据 挖 掘 方 法. 图 5 展 示 了 单 手 挥 手 中 某 一 帧 ( 见 图 5(a)) 的 预 判 决 示 例 ;HOF 幅 度 谱 见 图 5(b), 图 中,A 为 光 流 幅 度 响 应 值, 方 框 表 示 MSR; 该 帧 的 HOF 直 方 图 见 图 5(c). 通 过 分 析 HOF 直 方 图 的 分 布 来 判 断 该 区 域 是 否 包 含 MSR, 从 而 将 动 作 (c)hof 归 一 化 直 方 图 图 5 单 手 挥 手 中 某 一 帧 的 预 判 决 示 例 若 直 方 图 R1 的 熵 E R1 大 于 门 限 T, 说 明 是 无 向 运 动 ; 若 子 直 方 图 R2 的 熵 E R2 小 于 门 限 T, 说 明 子 窗 R2 包 含 MSR( 与 图 5(b) 一 致 ). 以 此 类 推, 最 终 该 帧 的 预 判 决 结 果 为 表 1 中 的 Weizmann 子 类 2. 通 过 这 种 预 判 决, 整 个 训 练 任 务 可 以 被 分 解 为 一 系 列 子 训 练 任 务, 从 而 减 少 训 练 复 杂 度 和 类 间 混 淆. 表 1 预 判 决 所 划 分 的 动 作 子 类 数 据 库 动 作 子 类 编 号 子 类 所 包 含 的 动 作 是 否 为 定 向 运 动 R2 或 R3 是 否 含 MSR R4 或 R5 是 否 含 MSR 1 弯 腰, 挥 手 跳, 原 地 跳 否 是 是 2 单 手 挥 手, 双 手 挥 手 否 是 否 Weizmann 双 脚 向 前 跳, 跑 步, 侧 身 行 3 是 是 进, 单 脚 向 前 跳, 走 路 KTH 1 拳 击, 拍 手, 挥 手 否 是 否 2 慢 跑, 跑 步, 走 路 是 否 是 3 2 反 向 传 播 增 强 算 法 尽 管 SVM 和 NN 都 是 典 型 的 判 别 式 分 类 器, 但 是 后 者 有 着 处 理 多 分 类 问 题 的 天 然 结 构. 反 向 传 播 增 强 算 法 可 以 被 视 为 将 AdaBoost 算 法 用 于 增 强 反 向 传 播 网 络 的 一 个 实 例, 故 该 算 法 与 标 准 的 AdaBoost 算 法 有 许 多 共 同 点. 本 文 采 用 带 sigmoid 单 元 的 2 层 前 馈 NN 作 为 分 类 器 ; 单 独 使 用 时 含 12 个 隐 藏 单 元, 作 为 增 强 算 法 的 弱 分 类 器 时 则 含 10 个 隐 藏 单 元. 理 想 的 多 类 类 标 签 的 形 式 为 y={0,,0,1, 0,,0} T, 即 对 应 动 作 号 的 位 置 为 1, 其 余 位 置 为 0. 为 了 度 量 NN 的 向 量 输 出 g 与 标 准 向 量 标 签 y 之 间 的 距 离, 定 义 了 置 信 度 距 离, 即

4 496 东 南 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 第 44 卷 { max(g)-max2(g) max(g)+max2(g) maxdim(g)=maxdim(y) conf - dist(y,g)= (1) true(g)-max(g) maxdim(g) maxdim(y ) true(g)+max(g) 式 中,dim( ) 返 回 最 大 元 素 所 在 维 的 编 号 ; 性 能 差 异. 一 对 多 的 SVM 和 NN 能 提 供 置 信 度 信 max( ) 和 max2( ) 分 别 返 回 最 大 和 次 大 元 素 息, 可 利 用 其 摒 弃 低 置 信 度 的 帧 识 别 结 果, 从 而 提 值 ;true( ) 返 回 测 试 样 本 对 应 动 作 编 号 位 的 元 素 高 准 确 率. 图 6 为 弯 腰 视 频 的 置 信 度 曲 线. 由 图 可 值. 样 本 权 重 按 下 式 更 新 : 知, 包 含 关 键 姿 态 的 帧 通 常 置 信 度 较 高 ; 反 之, 包 含 D t (i)= D t-1(i) 区 分 度 不 大 的 姿 态 的 帧 通 常 置 信 度 较 低 且 容 易 被 exp(-α Z t cons(conf - dist(y i,g t (x i )))) t 分 错. 实 验 中, 置 信 度 小 于 0 35 的 帧 被 摒 弃. (2) 式 中,D t (i) 为 第 i 个 样 本 在 第 t 次 迭 代 时 的 权 重 ; Z t 为 归 一 化 因 子 ;α t 为 第 t 个 弱 分 类 器 的 权 重 ; cons( ) 将 参 数 限 制 在 -1~1 之 间, 以 免 一 些 难 分 样 本 的 权 重 增 长 过 快. 由 此, 错 分 样 本 的 权 重 会 上 升 ( 这 与 标 准 AdaBoost 的 思 想 一 致 ), 使 得 分 类 器 在 以 后 的 学 习 中 更 关 注 难 分 的 样 本. 在 实 践 中 采 用 自 举 法 (bootstrapmethod), 从 整 个 训 练 集 中 选 取 一 些 子 集 作 为 弱 分 类 器 的 训 练 集. 该 方 法 将 当 前 样 本 权 重 作 为 先 验 概 率 质 量 函 数, 有 放 回 地 抽 取 N 个 样 本. 由 于 仅 用 了 整 个 训 练 集 的 某 些 子 集, 训 练 复 杂 度 明 显 降 低. 此 外, 使 用 具 有 不 同 权 重 的 不 同 训 练 子 集, 可 以 确 保 弱 分 类 器 之 间 的 独 立 性. 3 3 后 判 决 后 判 决 模 块 不 是 必 需 的, 但 它 能 够 显 著 提 高 分 类 性 能, 其 复 杂 度 与 所 选 特 征 有 关. 本 文 将 HM 和 BS 特 征 用 于 Weizmann 数 据 库 的 后 判 决, 将 SSM 特 征 用 于 KTH 数 据 库 的 后 判 决. 为 保 持 一 致 性, 后 判 决 也 采 用 反 向 传 播 增 强 网 络. 需 要 注 意 的 是, 只 有 置 信 度 小 于 0 35 的 视 频 才 需 要 进 行 后 判 决, 后 判 决 的 结 果 用 于 辅 助 主 判 决. 4 实 验 结 果 与 分 析 本 文 实 验 是 在 Matlab2012a 平 台 3 5GHz CPU 条 件 下 完 成 的, 使 用 Weizmann [6] 和 KTH [7] 两 个 动 作 数 据 库.Weizmann 数 据 库 中 包 含 9 个 人 做 的 10 种 动 作 ( 共 90 段 视 频 ),KTH 数 据 库 包 含 25 个 人 在 4 种 场 景 ( 室 外 室 外 尺 度 变 化 和 室 外 衣 着 变 化 室 内 光 照 变 化 ) 下 做 的 6 种 动 作 ( 共 约 600 段 视 频 ), 具 体 动 作 类 别 见 表 1. 测 试 时, 对 Weiz mann 和 KTH 数 据 库 分 别 采 用 10 折 叠 和 5 折 叠 交 叉 验 证. 4 1 基 于 单 特 征 非 增 强 的 动 作 识 别 本 节 比 较 非 增 强 SVM 和 NN 使 用 单 特 征 时 的 图 6 弯 腰 示 例 视 频 的 置 信 度 曲 线 图 7 给 出 了 非 增 强 SVM 和 NN 使 用 不 同 特 征 时 的 平 均 识 别 率 和 平 均 训 练 时 间. 从 特 征 角 度 看, HOF 和 HOG 的 性 能 相 当 且 较 可 靠,BS 性 能 尽 管 最 好 但 通 常 不 易 获 取. 从 分 类 器 角 度 看, 无 论 使 用 哪 种 特 征,NN 的 识 别 率 都 高 于 SVM, 且 NN 的 训 练 效 率 远 高 于 SVM. 因 此, 在 后 续 实 验 中, 采 用 NN 作 为 增 强 算 法 的 弱 分 类 器. 4 2 基 于 反 向 传 播 增 强 的 动 作 识 别 本 节 比 较 单 个 NN 和 增 强 NN 的 性 能, 识 别 结 果 见 表 2. 由 表 可 知, 训 练 增 强 NN( 含 12 个 弱 分 类 器 ) 的 时 间 长 于 训 练 单 个 NN 的 时 间, 但 是 前 者 的 识 别 率 更 高. 同 时 使 用 HOF 和 HOG 的 增 强 NN 获 得 了 最 佳 的 性 能, 说 明 运 动 特 征 与 形 状 特 征 具 有 互 补 性. 4 3 结 合 层 次 识 别 框 架 和 BP 增 强 的 动 作 识 别 本 节 对 增 强 NN 添 加 预 判 决 和 后 判 决 模 块, 以 形 成 分 层 识 别 框 架, 实 验 结 果 见 图 8. 由 图 可 知, 当 整 个 训 练 任 务 被 分 成 几 个 子 训 练 任 务 时, 训 练 时 间 显 著 减 少 ; 采 用 分 层 识 别 可 以 进 一 步 提 高 识 别 率. 由 于 子 训 练 任 务 之 间 是 相 互 独 立 的, 因 此 在 实 验 条 件 允 许 的 情 况 下 可 以 进 行 并 行 训 练, 这 样 总 的 训 练 时 间 就 不 会 超 过 最 长 的 子 训 练 任 务 时 间.

5 第 3期 李拟臖 等 基于多特征融合和分层反向传播增强算法的人体动作识别 a We 数据库的平均识别率 b We 数据库的平均训练时间 c KTH数据库的平均识别率 d KTH数据库的平均训练时间 图 使用单特征和非增强分类器的实验结果 表 单个 NN和增强 NN的性能比较 特征 分类器 HOF HOG HOF HOG We 数据库 KTH数据库 平均识别率 平均训练时间 s 平均识别率 单个 NN 6 平均训练时间 s 增强 NN 5 6 3 单个 NN 6 6 增强 NN 5 3 增强 NN 5 3 和 将反向传播增强算法 别上升到 6 与分层识别框架相结合 可获得较高的识别率 这 与期望相一致 表 3和表 将本文结果与其他文献 的数据进行了比较 由表可知 基于本文方法的识 别率高于大多数文献方法的结果 表 3 We 数据库上的平均识别率比较 a We 数据库 方法 识别率 文献 文献 3 文献 3 6 文献 本文 6 表 KTH数据库上的平均识别率比较 方法 文献 文献 5 识别率 3 文献 3 5 文献 5 本文 5 结语 b KTH数据库 图 预判决前后的平均训练时间 本文探索了神经网络在人体动作识别中的应 用 结合多种运动特征和形状特征 设计了一个基 实验结果显示 对于 We 和 KTH数据 于分层反向传播增强算法的动作识别系统 在此过 库 仅采用增强 NN的平均识别率分别为 程中 融合了多种形状特征和运动特征 将传统的 和 而结合分层识别框架后平均识别率分 二分类增强算法扩展到多分类版本 从而与反向传 ht t p j o ur a l s e u e du c

6 498 东 南 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) 第 44 卷 播 算 法 有 机 结 合 ; 利 用 数 据 挖 掘 的 预 判 决 将 整 个 训 练 任 务 分 化 为 一 系 列 子 训 练 任 务, 不 仅 减 少 了 运 算 代 价, 而 且 提 高 了 准 确 率. 在 Weizmann 和 KTH 数 据 库 上 的 实 验 结 果 证 明 了 本 文 算 法 的 有 效 性. 这 种 反 向 传 播 增 强 算 法 和 分 层 识 别 框 架 也 能 方 便 地 移 植 到 其 他 识 别 任 务 中 去. 参 考 文 献 (References) [1]PoppeR.Asurveyonvision basedhumanactionrecog nition[j].imageandvisioncomputing,2010,28 (6): [2]EfrosAA,BergAC,MoriG,etal.Recognizingac tionatadistance[c]//proceedingsof2003ieeein ternationalconference on Computer Vision. Nice, France,2003: [3] LertniphonphanK,AramvithS,ChalidabhongseTH. Humanactionrecognitionusingdirectionhistogramsof opticalflow [C]//Proceedingsof2011International Symposium oncommunicationsandinformationtech nologies.hangzhou,china,2011: [4] WangLM,QiaoY,TangX.Motionlets:mid level 3Dpartsforhumanmotionrecognition[C]//Proceed ingsof2013ieeeconferenceoncomputervisionand PaternRecognition.Portland,OR,USA,2013: [5]LaptevI,MarszalekM,SchmidC,etal.Learningre alistichumanactionsfrommovies[c]//proceedingsof 2008IEEEConferenceonComputerVisionandPatern Recognition.Anchorage,AK,USA,2008:1 8. [6] BlankM,GorelickL,ShechtmanE,IraniM,BasriR. Actionsasspace time shapes[c]//proceedingsof 2005IEEE InternationalConferenceonComputerVi sion.beijing,china,2005: [7] GrundmannM,MeierF,EsaI.3Dshapecontextand distancetransformforactionrecognition[c]//proceed ingsof2008internationalconferenceonpaternrecog nition.tampa,fl,usa,2008:1 4. [8]SchuldtC,LaptevI,CaputoB.Recognizinghumanac tions:alocalsvm approach[c]//proceedingsof2004 InternationalConferenceonPaternRecognition.Cam bridge,uk,2004: [9] YangM,LüF,XuW,etal.Humanactiondetection byboostingeficientmotionfeatures[c]//proceedings of2009ieeeinternationalconferenceoncomputervi sionworkshops.kyoto,japan,2009: [10] LiN,ChengX,ZhangS,etal.Recognizinghuman actionsbybp AdaBoostalgorithm underahierarchical recognition framework [C]//Proceedings of2013 IEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech andsignalprocesing. Vancouver, Canada,2013: [11]JunejoIN,DexterE,LaptevI,etal.View independ entactionrecognitionfrom temporalself similarities [J].IEEETransactionsonPaternAnalysisandMa chineinteligence,2011,33(1): [12] BobickA F,DavisJW.Therecognitionofhuman movementusingtemporaltemplates[j].ieeetrans actionsonpaternanalysisandmachineinteligence, 2001,23(3): [13] GuoK,IshwarP,KonradJ.Actionrecognitionusing sparserepresentationoncovariancemanifoldsofoptical flow [C]//Proceedingsof2010IEEE International ConferenceonAdvancedVideoandSignalBasedSur veilance.boston,ma,usa,2010: [14]WongSF,KimTK,CipolaR.Learningmotioncat egoriesusingbothsemanticandstructuralinformation [C]//Proceedingsof2007IEEEConferenceonCom putervisionandpaternrecognition. Minneapolis, MN,USA,2007:1 6. [15]YefetL,WolfL.Localtrinarypaternsforhumanac tionrecognition[c]//proceedingsof2009ieeein ternationalconferenceoncomputervision.kyoto, Japan,2009:

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