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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的普及發(fā)展,網(wǎng)絡上的圖像信息正以指數(shù)級的速率增長。因此對海量圖像進行有效的管理和檢索有著非常重要的現(xiàn)實意義。這些互聯(lián)網(wǎng)圖像一般都有一些描述其語境的伴隨文本,因此從圖像伴隨文本中選擇合適的名詞-動詞去描述圖像中的人物和動作成為當前熱點研究問題。
現(xiàn)有方法通常用圖像中人物的外觀特征學習得到表示人物和名詞或者動作和動詞之間概率的生成模型,然后使用這一得到的生成模型對訓練集以外圖像中人物運動進行識別。但是,這些方法都
2、是單獨的關注于對象或者動作的標注,沒有考慮對象和動作之間存在的聯(lián)系。本文提出了基于對象-動作聯(lián)合建模的方法,用人臉提取的九個不同位置SIFT特征作為人物外觀特征,用基于pictorial structure的人體部位概率分布作為動作的姿勢特征,聯(lián)合建立識別模型,實驗表明通過聯(lián)合建模的方法相比單獨建??梢杂行岣邷蚀_率。
同時,在動作的識別上,當前的方法忽略了圖像中高維特征之間固有存在的組效應,即同構(gòu)特征之間存在較強關聯(lián)性而
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