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本发明公开了一种基于运动显著性区域检测的动作识别方法，属于人体动作识别领域。该方法首先将图像按照5个的超像素尺度进行划分，并利用暗通道先验知识和区域对比度信息构筑相应的初始显著性图。参考影响因子矩阵和置信度矩阵的概念，引入一种基于元胞自动机理论的更新策略，进一步提高显著性图的准确性。之后采用贝叶斯理论实现各尺度显著性图的融合，并通过设置灰度阈值获得图像的二值分割图，得到当前视频序列的运动显著性子序列。最后，利用支持向量机多分类模型实现多种特征的评分级融合，进而获取测试样本的决策评分及分类标签。本发明基于改进显著性检测技术，对图像提取运动显著性区域，能够有效去除动作背景对识别造成的干扰，提高了系统的实时性。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201710808634.3
Filing Date： 2017-09-09
Publication Date： 2018-01-19
Pub. No.： CN107609509A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
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