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一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型
被引量：
3
1
作者
陈文强
肖国强
+1 位作者
林霄
邱开金
《西南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期7-11,共5页
针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性...
针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.
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关键词
行为识别
时空兴趣点
3
D-
sitf
属性分类器
贝叶斯网络
下载PDF
职称材料
题名
一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型
被引量：
3
1
作者
陈文强
肖国强
林霄
邱开金
机构
西南大学计算机与信息科学学院
出处
《西南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期7-11,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(XDJK2011C073)
文摘
针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.
关键词
行为识别
时空兴趣点
3
D-
sitf
属性分类器
贝叶斯网络
Keywords
action recognition
spatio-temporal interest point
3
D-SIFT
attribute-classifier
Bayesian Net-work
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型
陈文强
肖国强
林霄
邱开金
《西南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014
3
下载PDF
职称材料
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参考文献
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