基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型及其在行为识别中的应用

• 作 者: 梅雪 胡石 许松松 张继法
• 机 构: 南京工业大学自动化与电气工程学院
• 出 处: 智能系统学报
• 发表日期: 2012年06期
• 关键词: 双层隐马尔可夫模型 行为识别 多尺度特征 智能视频监控 double-layer HMM（DL-HMM） behavior recognition multi-
• 基金项目: 江苏省高校自然科学基金资助项目（09KJB510002）, 江苏省博士后科研资助计划资助项目（1001027B）, 南京工业大学青年学科基金资助项目（39710006）

借鉴人类视觉感知所具有的多尺度、多分辨性的特性,针对智能视频监控系统的人体运动行为识别,提出了一种基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型.根据人体行为关键姿态数确定HMM的状态数目,发掘人体运动行为隐藏的多尺度结构间的关系,将运动轨迹和人体姿态边缘小波矩2个不同尺度特征应用于2层HMM,提供更为丰富的行为尺度间的相关信息.分别用Weizmann人体行为数据库和自行拍摄的室内视频,对人体运动行为识别进行仿真实验,结果表明,五状态HMM模型更符合人体运动行为特点,基于多尺度特征的五状态双层隐马尔可夫模型具有