[01311967]基于多视角和多模态潜在关联挖掘的人体动作识别算法研究
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技术详细介绍
人体动作识别在城市公共安全管理、养老院、数字娱乐等领域具有广阔的应用前景。
由于视角、遮挡和目标本身位置等因素常常发生变化，导致识别人体动作存在很大的困难。
为了克服这些困难，研究人员常常通过多个不同视角或者不同模态的摄像头对目标进行监控，因此，如何有效地挖掘多视角和多模态潜在关联是一个亟待解决的问题。
本课题通过对多视角视频进行图集重建，并根据图集的重建系数自适应挖掘它们的潜在关联，同时，根据不同模态特征的重建质量和模糊理论，实现它们的自适应融合，最后，通过图集重建和模糊理论的深度交互，实现多视角多模态潜在关联信息的挖掘统一。
在多个公开的动作数据集以及课题组构建的动作数据集上对所提理论和算法进行了验证，结果表明基于图集的算法能够很好地自适应挖掘多视角样本的潜在关联特性，不同模态特征也能够被自适应融合，课题组所提算法比State-of-the-art算法性能有较大的提高。
本课题的相关研究成果对计算机视觉和模式识别研究领域新问题和新方法的探索具有重要意义，并为相关工业界新应用的发展提供可行和创新性技术基础。