吕 静，高陈强，杜银和,程 华

(1.重庆邮电大学 信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆 400065, 2.中国舰船研究设计中心，武汉 430064)

基于双通道特征自适应融合的红外行为识别方法

吕 静1，高陈强1，杜银和1,程 华2

(1.重庆邮电大学 信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆 400065, 2.中国舰船研究设计中心，武汉 430064)

针对现有行为识别算法在红外视频中表现不佳的问题，提出一种基于双通道特征自适应融合的红外行为识别算法。在该方法中，2个通道提取的特征分别是改进的密集轨迹特征和光流卷积神经网络特征。改进的密集轨迹特征是在原始密集轨迹特征中加入灰度值权重，强调红外视频的成像特征；光流卷积神经网络特征是在原始视频对应的光流图序列中提取的，该特征具有较强的全局描述能力。通过自适应融合模型将2个通道特征的概率输出进行自适应融合，得到最终识别结果。实验结果表明，在现有红外行为识别数据集上，该算法有效地提高了识别准确率。

行为识别；红外视频；双通道特征；自适应融合

0 引 言

近年来，视频中的行为识别成为计算机视觉领域的一项重要任务，视频中的行为识别对视频监控、视频信息检索、人机交互等工作都有十分重要的意义[1-2]。随着各种行为识别算法的不断提出，视频中的行为识别任务已取得了很大进展。

现有行为识别算法可大致分为基于人体模型的方法、基于全局特征的方法和基于局部特征的方法。一般都遵循特征提取、特征编码和分类器训练、分类的流程。……