电影中吸烟活动识别 (2011年)

电影中的活动识别是计算机视觉领域的一个难点问题．传统识别算法受到电影中镜头视角变化、场景变化和光照变化等因素的影响,使得其对于真实场景活动识别的效果较差．针对上述问题,提出一种新颖的基于互信息的组合识别方法．该方法以纯贝叶斯互信息最大化构造初始框架,针对“吸烟”这类极具代表性的动作,将活动的 SIFT信息和STIP信息融合得到最优的组合分类器．该方法在电影《咖啡和烟》中进行了测试,实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,并且很大程度上提高了抽烟活动的识别率．