论文研究 模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索.pdf

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。