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基于阶层多观测模型的多人行为识别
1
作者
张伟东
陈峰
+1 位作者
徐文立
杜友田
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期1058-1061,共4页
为解决多人行为识别中高维特征空间、角色分配不准确和复杂的时间结构等问题,该文分析了多人行为的特点,提出了一种递归的多层随机网络模型。该模型通过多层网络表达行为的多尺度特性,并由高层体现行为的长时间依赖性。通过对观测的分...
为解决多人行为识别中高维特征空间、角色分配不准确和复杂的时间结构等问题,该文分析了多人行为的特点,提出了一种递归的多层随机网络模型。该模型通过多层网络表达行为的多尺度特性,并由高层体现行为的长时间依赖性。通过对观测的分解大大降低了特征空间的维数,从而降低了问题的复杂度,并在一定程度上消除了目标角色分配不准确带来的影响。实验结果表明:该文提出的模型比其他常用模型具有更好的识别效果,即使对复杂行为依然具有91.3%以上的识别率。
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关键词
行为识别
隐MARKOV
模
型
多通道序列处理
阶层建模
原文传递
题名
基于阶层多观测模型的多人行为识别
1
作者
张伟东
陈峰
徐文立
杜友田
机构
清华大学自动化系
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期1058-1061,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60772050)
文摘
为解决多人行为识别中高维特征空间、角色分配不准确和复杂的时间结构等问题,该文分析了多人行为的特点,提出了一种递归的多层随机网络模型。该模型通过多层网络表达行为的多尺度特性,并由高层体现行为的长时间依赖性。通过对观测的分解大大降低了特征空间的维数,从而降低了问题的复杂度,并在一定程度上消除了目标角色分配不准确带来的影响。实验结果表明:该文提出的模型比其他常用模型具有更好的识别效果,即使对复杂行为依然具有91.3%以上的识别率。
关键词
行为识别
隐MARKOV
模
型
多通道序列处理
阶层建模
Keywords
activity recognition
hidden Markov model (HMM)
multi-channel sequence modeling
hierarchy modeling
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于阶层多观测模型的多人行为识别
张伟东
陈峰
徐文立
杜友田
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
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