%0 Journal Article
%T 基于深度稠密时空兴趣点的人体动作描述算法*
%A 宋健明
%A 张桦
%A 高赞
%A 张
%A 燕
%A 薛彦兵
%A 徐光平
%J 模式识别与人工智能
%P 939-945
%D 2015
%R 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201510009
%X 目前基于深度数据的动作识别算法得到极大关注，至今仍无一种鲁棒、区分性好的基于深度数据的动作描述算法.针对该问题，文中提出基于深度稠密时空兴趣点的人体动作描述算法.该算法选择多尺度深度稠密特征时空兴趣点，跟踪兴趣点并保存对应轨迹，基于轨迹信息描述动作.通过在DHA、MSRAction3D和UTKinect深度动作数据集上评估可知，与一些代表性算法相比，文中算法性能更优.
%K 深度数据
%K 稠密时空兴趣点
%K 人体动作描述
%K 轨迹跟踪
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10741.shtml