行为识别在语义分析领域具有很高的学术研究价值和广泛的市场应用前景.为了实现对视频行为的准确描述,提出了2类构建稠密轨迹运动描述子的方法.1)通过光流约束和聚类,实现对运动区域的稠密采样,以获取行为的局部位置信息;2)选取目标运动角点为特征点,通过对特征点的跟踪获取运动轨迹;3)在以轨迹为中心的视频立方体内,分别构建三维梯度方向直方图(3Dhistograms of oriented gradients in trajectory centered cube,3DHOGTCC)描述子和三维光流梯度方向直方图(3Dhistograms of oriented optical flow gradients,3DHOOFG)描述子,用以对运动的局部信息进行准确描述.为了充分利用行为发生的场景信息,提出了一种融合动态描述子和静态描述子的行为识别新框架,使得动态特征与静态特征相互融合支撑,即使在摄像头运动等复杂场景下,亦能取得较好的识别效果.在Weizmann和UCF-Sports数据库采用留一交叉验证,在KTH和Youtube数据库采用4折交叉验证.实验证明了提出新框架的有效性.
