基于多任务学习的人体动作识别

• 作 者: 董瑞亭 张静
• 机 构: 天津大学电子信息工程学院
• 出 处: 电子测试
• 发表日期: 2015年04期
• 关键词: 人体动作识别 现实场景 多任务学习 human action recognition real scene multi-task learning

为了准确识别现实场景下的人体动作,提出了基于多任务学习的人体动作识别方法。首先,对数据进行局部显著点的检测和特征描述。然后,利用K均值算法对所提特征进行聚类构建词袋模型。最后,利用任务之间的关系,实现现实场景下的人体动作识别。比较实验说明所提出方法能够较好的识别现实场景下的人体动作,并对数据背景、光照条件等外因具有较强的鲁棒性。