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PCRM的改进及其在人体行为识别中的应用
被引量：
3
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作者
张爱辉
孙克辉
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第9期2515-2519,共5页
为完整有效地表征行为人体中的运动强度和运动趋势,提高人体行为识别算法准确率,利用光流特征算法对像素变化比率图进行改进,并采用多帧叠加和网格法进行特征的提取。该特征包含全局动态运动信息和局部运动位置信息,能够更好地描述行为...
为完整有效地表征行为人体中的运动强度和运动趋势,提高人体行为识别算法准确率,利用光流特征算法对像素变化比率图进行改进,并采用多帧叠加和网格法进行特征的提取。该特征包含全局动态运动信息和局部运动位置信息,能够更好地描述行为。使用距离度量学习算法得到视频片段描述特征,使用支持向量机和多任务大边界最近邻的联合分类器进行分类,实现人体行为的识别。实验结果表明,该方法识别率相较之前算法能够提高约12%,与传统算法相比也有很大提高。
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关键词
行为识别
光流特征
像素
变化
比率
图
度量学习
支持向量机
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职称材料
题名
PCRM的改进及其在人体行为识别中的应用
被引量：
3
1
作者
张爱辉
孙克辉
机构
中南大学物理与电子学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第9期2515-2519,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61161006)
文摘
为完整有效地表征行为人体中的运动强度和运动趋势,提高人体行为识别算法准确率,利用光流特征算法对像素变化比率图进行改进,并采用多帧叠加和网格法进行特征的提取。该特征包含全局动态运动信息和局部运动位置信息,能够更好地描述行为。使用距离度量学习算法得到视频片段描述特征,使用支持向量机和多任务大边界最近邻的联合分类器进行分类,实现人体行为的识别。实验结果表明,该方法识别率相较之前算法能够提高约12%,与传统算法相比也有很大提高。
关键词
行为识别
光流特征
像素
变化
比率
图
度量学习
支持向量机
Keywords
action recognition
optical flow feature
pixel change ratio map
metric learning
support vector machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCRM的改进及其在人体行为识别中的应用
张爱辉
孙克辉
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
3
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