计算机应用研究

作者：张涵,韩毅,李跃新,

单位：1.安阳工学院计算机科学与信息工程学院,河南安阳455000；2.华中科技大学国家数控系统工程技术研究中心,武汉430000；3.湖北大学计算机工程与通信学院,武汉430000；

关键词：视频检索,行为识别,模糊聚类,时空兴趣点,3DHarris,

基金：国家自然科学基金资助项目(64110712)；河南省科技攻关计划资助项目(1721021103)；；

为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率，提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法。该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点，提取这些兴趣点的梯度信息，构建特征向量；然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量，提高特征向量的抗干扰能力；匹配聚类特征向量中的梯度向量对，构建模糊权重矩阵，计算查询视频与数据库中各个视频的相似度；最后在KTH数据库上进行视频检索实验，结合精确度、召回率和检索耗时三个指标进行评价，证明该方法的有效性。

来源：2019年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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