MATLAB工具箱：基于独立子空间分析的分层不变时空特征提取

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了堆叠卷积独立子空间分析（Stacked Convolutional ISA）算法，提供端到端的层次化视频特征提取解决方案。专为动作识别任务设计，可从原始视频数据中自动学习具有时空不变性的分层特征表示。

详 情 说 明

基于独立子空间分析的分层不变时空特征提取工具箱

项目介绍

本项目实现了一个端到端的层次化视频特征提取系统，专门用于动作识别任务。系统基于堆叠卷积独立子空间分析（Stacked Convolutional ISA）模型，能够从原始视频数据中自动学习具有层次结构的不变时空特征。工具箱提供完整的视频处理流程，包括预训练模型可直接提取视频特征，同时支持用户自定义训练新的特征提取模型。

功能特性

• 端到端特征提取：从原始视频输入到层次化时空特征输出的完整流程
• 多层特征学习：基于堆叠卷积ISA的深层架构，学习具有平移、旋转不变性的时空特征
• 灵活输入支持：兼容多种视频格式、图像序列和预处理数据矩阵
• 可视化分析：提供特征图谱、激活图等可视化工具，便于特征分析和模型调试
• 预训练模型：包含在标准动作识别数据集上预训练的模型，开箱即用
• 可配置参数：支持帧率、分辨率、裁剪区域等视频参数灵活配置
• 多格式输出：支持MATLAB数据文件、CSV表格、图像文件等多种输出格式

使用方法

快速开始

使用预训练模型提取视频特征： % 加载预训练模型 model = load('pretrained_model.mat');

% 处理视频文件 video_features = extract_features('sample_video.mp4', model);

% 保存特征结果 save_features(video_features, 'output_features.mat');

自定义训练

训练新的特征提取模型： % 配置训练参数 config.frame_size = [120, 160]; config.temporal_depth = 10; config.hidden_size = 400;

% 准备训练数据 training_data = prepare_training_data('training_videos/');

% 训练模型 trained_model = train_isa_model(training_data, config);

% 保存自定义模型 save_model(trained_model, 'my_model.mat');

可视化分析

生成特征可视化结果： % 提取特征激活图 activation_maps = compute_activation(video_data, model);

% 可视化特征图谱 visualize_features(activation_maps, 'feature_visualization.png');

% 生成统计报告 generate_report(video_features, 'statistics_report.csv');

系统要求

硬件要求

• RAM：至少8GB（推荐16GB以上）
• GPU：支持CUDA的NVIDIA GPU（推荐，用于加速训练）
• 存储空间：至少5GB可用空间

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：

- Image Processing Toolbox - Computer Vision Toolbox - Parallel Computing Toolbox（可选，用于GPU加速） - Statistics and Machine Learning Toolbox

依赖项

• 支持的操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心处理流程，实现了视频数据的读取与预处理、分层特征学习模型的构建与训练、时空特征的提取与编码、结果的可视化展示以及模型文件的保存与加载等功能模块的统一调度。该文件作为系统的主要入口点，提供了完整的特征提取流水线控制。