MATLAB视频动作识别工具包 - HierarchicalSpatiotemporalFeatureExtractor

资 源 简 介

该MATLAB工具包提供基于堆叠卷积独立子空间分析（ISA）的时空特征提取解决方案。支持从原始视频中自动提取具有平移、缩放和旋转不变性的分层时空特征，包含预训练模型，适用于视频动作识别任务。

详 情 说 明

HierarchicalSpatiotemporalFeatureExtractor - 分层时空特征提取器

项目介绍

HierarchicalSpatiotemporalFeatureExtractor 是一个基于堆叠式卷积独立子空间分析（Stacked Convolutional ISA）的视频动作识别特征提取工具包。本工具通过深度学习架构自动从原始视频数据中学习具有平移、缩放和旋转不变性的分层时空特征，无需人工设计特征即可捕捉视频中的复杂时空模式。项目提供预训练的多层级时空特征模型，支持直接应用于动作识别、行为分析等计算机视觉任务。

功能特性

• 分层时空特征提取: 采用多层堆叠卷积ISA架构，自动学习视频中的低层级边缘特征到高层级动作模式的多尺度表示
• 时空不变性学习: 通过卷积ISA的局部连接和权重共享机制，实现特征对平移、缩放和旋转的鲁棒性
• 多格式视频支持: 兼容AVI、MP4、MOV等常见视频格式，支持视频文件直接输入
• 灵活数据接口: 支持视频帧序列文件夹和MATLAB视频读取对象作为输入源
• 可配置预处理: 提供帧采样率调整、分辨率标准化、时间窗口长度设置等预处理参数
• 丰富输出结果: 生成分层特征矩阵、时空激活可视化图谱、分类器兼容特征向量及提取过程统计分析

使用方法

基本特征提取

% 加载视频文件 videoData = videoReader('example_video.mp4');

% 设置特征提取参数 params.frameRate = 30; params.resolution = [224, 224]; params.timeWindow = 16;

% 执行特征提取 features = extractSpatiotemporalFeatures(videoData, params);

% 可视化特征激活图 visualizeFeatureActivations(features);

高级配置选项

% 自定义层级结构和ISA参数 advancedParams.isaLayers = [64, 128, 256]; % 各层特征维度 advancedParams.convKernelSize = [7, 5, 3]; % 卷积核尺寸 advancedParams.poolingStrategy = 'temporal'; % 池化策略

% 使用预训练模型进行特征提取 pretrainedModel = loadPretrainedModel('sports1M_model'); features = extractFeaturesWithModel(videoData, pretrainedModel, advancedParams);

特征分类应用

% 提取兼容分类器的特征向量 classificationFeatures = prepareForClassification(features, 'flatten');

% 使用SVM进行分类 svmModel = fitcsvm(trainingFeatures, trainingLabels); predictedLabels = predict(svmModel, classificationFeatures);

系统要求

硬件要求

• CPU: Intel i5或同等性能以上处理器
• 内存: 8GB RAM（建议16GB用于处理高分辨率视频）
• GPU: 支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速计算）

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱:

- Image Processing Toolbox - Computer Vision Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox

• 可选工具箱（用于GPU加速）:

- Parallel Computing Toolbox - GPU Coder

文件说明

main.m文件作为项目的核心入口点，实现了整个特征提取流程的统一调度与管理。该文件整合了视频数据读取与预处理、分层时空特征提取算法执行、多层级特征结果整合输出等关键功能模块。具体而言，它负责协调视频输入解析、预处理参数配置、卷积ISA网络前向传播计算、特征矩阵维度重组、可视化图谱生成以及提取过程统计分析报告的输出工作，为用户提供一站式的特征提取解决方案。