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面向行为识别的人体空间协同运动结构特征表示与融合
被引量:
1
1
作者
莫宇剑
侯振杰
+3 位作者
常兴治
梁久祯
陈宸
宦娟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2495-2505,共11页
针对人体执行动作时不同身体部位之间的协同关系,提出了基于人体空间协同运动结构特征的行为识别方法。首先度量人体不同部位对完成动作的贡献度,并将不同部位的贡献度转变为协同运动结构特征模型。然后利用模型无监督、自适应地对不同...
针对人体执行动作时不同身体部位之间的协同关系,提出了基于人体空间协同运动结构特征的行为识别方法。首先度量人体不同部位对完成动作的贡献度,并将不同部位的贡献度转变为协同运动结构特征模型。然后利用模型无监督、自适应地对不同身体部位的运动特征进行约束。在此基础上借鉴跨媒体检索方法JFSSL对不同模态的特征进行特征选择与多模态特征融合。实验表明,所提方法在自建的行为数据库上明显提高了开放测试的识别率,且计算过程简便,易于实现。
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关键词
贡献度度量
协同运动
结构特征
特征选择
多模态融合
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职称材料
题名
面向行为识别的人体空间协同运动结构特征表示与融合
被引量:
1
1
作者
莫宇剑
侯振杰
常兴治
梁久祯
陈宸
宦娟
机构
常州大学信息科学与工程学院
常州信息职业技术学院智能制造工业云开放实验室
北卡罗来纳大学夏洛特分校电气与计算机工程系
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2495-2505,共11页
基金
国家自然科学基金(61063021,61803050)
江苏省物联网移动互联技术工程重点实验室开放课题(JSWLW-2017-013)~~
文摘
针对人体执行动作时不同身体部位之间的协同关系,提出了基于人体空间协同运动结构特征的行为识别方法。首先度量人体不同部位对完成动作的贡献度,并将不同部位的贡献度转变为协同运动结构特征模型。然后利用模型无监督、自适应地对不同身体部位的运动特征进行约束。在此基础上借鉴跨媒体检索方法JFSSL对不同模态的特征进行特征选择与多模态特征融合。实验表明,所提方法在自建的行为数据库上明显提高了开放测试的识别率,且计算过程简便,易于实现。
关键词
贡献度度量
协同运动
结构特征
特征选择
多模态融合
Keywords
measure of contribution
cooperative motion
structural features
feature selection
multi-modal fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向行为识别的人体空间协同运动结构特征表示与融合
莫宇剑
侯振杰
常兴治
梁久祯
陈宸
宦娟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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