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基于时空兴趣点和概率潜动态条件随机场模型的在线行为识别方法
被引量：
3
1
作者
吴亮
何毅
+1 位作者
梅雪
刘欢
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第6期1760-1764,共5页
针对在线行为连续序列的识别问题以及行为识别模型的稳定性问题,提出一种监控视频中基于概率潜动态条件随机场(PLDCRF)的在线行为识别方法。首先,应用时空兴趣点(STIP)对行为特征进行提取;再利用PLDCRF模型识别室内人体的活动状态。PLD...
针对在线行为连续序列的识别问题以及行为识别模型的稳定性问题,提出一种监控视频中基于概率潜动态条件随机场(PLDCRF)的在线行为识别方法。首先,应用时空兴趣点(STIP)对行为特征进行提取;再利用PLDCRF模型识别室内人体的活动状态。PLDCRF模型融合了隐含状态变量,能够构建姿态序列子结构,可以选取姿态之间的动态特征,并且直接标记出未分割序列;同时也可以正确地标记出行为间的转换过程,从而明显改善了行为识别的效果。隐含条件随机场(HCRF)、潜动态条件随机场(LDCRF)、潜动态条件神经场(LDCNF)以及PLDCRF模型对10种不同动作的识别率比较结果表明,所提PLDCRF模型对连续的行为序列的综合识别能力更强,并且有更好的稳定性。
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关键词
视频监控
在线行为识别
时空兴趣点
概率
潜
动态
条件
随机
场
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职称材料
题名
基于时空兴趣点和概率潜动态条件随机场模型的在线行为识别方法
被引量：
3
1
作者
吴亮
何毅
梅雪
刘欢
机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第6期1760-1764,共5页
基金
江苏省"六大人才高峰"项目(XXRJ-012)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX17_0276)~~
文摘
针对在线行为连续序列的识别问题以及行为识别模型的稳定性问题,提出一种监控视频中基于概率潜动态条件随机场(PLDCRF)的在线行为识别方法。首先,应用时空兴趣点(STIP)对行为特征进行提取;再利用PLDCRF模型识别室内人体的活动状态。PLDCRF模型融合了隐含状态变量,能够构建姿态序列子结构,可以选取姿态之间的动态特征,并且直接标记出未分割序列;同时也可以正确地标记出行为间的转换过程,从而明显改善了行为识别的效果。隐含条件随机场(HCRF)、潜动态条件随机场(LDCRF)、潜动态条件神经场(LDCNF)以及PLDCRF模型对10种不同动作的识别率比较结果表明,所提PLDCRF模型对连续的行为序列的综合识别能力更强,并且有更好的稳定性。
关键词
视频监控
在线行为识别
时空兴趣点
概率
潜
动态
条件
随机
场
Keywords
video surveillance
online behavior recognition
Space-Time Interest Point （STIP）
Probabilistic Latent-Dynamic Conditional Random Field （PLDCRF）
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空兴趣点和概率潜动态条件随机场模型的在线行为识别方法
吴亮
何毅
梅雪
刘欢
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
3
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