一种基于三维空间时序建模的深度视频人体行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于三维空间时序建模的深度视频人体行为识别方法，属于数字图像识别领域，包括：逐帧对深度图像中人体位置进行标注；将包含人体行为的深度图像转换为三维空间点云数据；对三维空间点云数据进行不同尺度大小的体素化，得到多尺度三维张量；将同一尺度的三维张量均匀划分为多个时间段，对每个时间段对应的三维张量进行空间时序编码，得到多尺度多时间段的三维张量时空序列；将三维张量时空序列转化为高维空间点云数据并进行随机采样，得到人体行为时空特征；将人体行为时空特征输入训练好的3D目标点云分类模型进行分类，得到行为分类结果。本发明能够充分挖掘深度图像立体信息，实现高效鲁棒的对人体各种行为进行识别。