Распознавание действий человека с использованием снижения размерности и машины опорных векторов

Abstract

В работе представлен метод распознавания действий человека с использованием видеосъемки в оптическом диапазоне. Подход, предложенный в работе, состоит в выделении движущегося человека на видеоряде с последующей нормализацией размера, выделением подпоследовательностей и снижением размерности с использованием метода главных компонент. Классификация действий человека выполняется с использованием машины опорных векторов. Экспериментальные исследования, выполненные на базе данных Weizmann, позволили определить наилучшие значения параметров метода. Полученные результаты показали, что при небольшом количестве классов может быть достигнута высокая точность классификации действий человека. The paper presents human action recognition using a video recorded in the optical range. The method proposed in this paper consists in the detection of a moving person on a video sequence with size normalization, formation a set of subsequences and dimensionality reduction using the principal component analysis technique. The classification of the human action is carried out using the support vector machine classifier. The experimental studies performed using the Weizmann dataset allowed us to determine the best values of the method parameters. The obtained results show that with a small number of classes, high classification accuracy can be achieved.