模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索
Efficient and robust video retrieval for human activity with fuzzy weight
1. 安阳工学院 计算机科学与信息工程学院, 河南 安阳 455000
2. 华中科技大学 国家数控系统工程技术研究中心, 武汉 430000
3. 湖北大学 计算机工程与通信学院, 武汉 430000
摘要
为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率，提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法。该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点，提取这些兴趣点的梯度信息，构建特征向量；然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量，提高特征向量的抗干扰能力；匹配聚类特征向量中的梯度向量对，构建模糊权重矩阵，计算查询视频与数据库中各个视频的相似度；最后在KTH数据库上进行视频检索实验，结合精确度、召回率和检索耗时三个指标进行评价，证明该方法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(64110712)
河南省科技攻关计划资助项目(1721021103)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0956
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 957-960
文章编号: 1001-3695(2019)03-064-0957-04
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
张涵, 韩毅, 李跃新. 模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 957-960. (Zhang Han, Han Yi, Li Yuexin. Efficient and robust video retrieval for human activity with fuzzy weight [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 957-960. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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