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基于双线性建模及隐马尔可夫模型的步态识别算法
被引量:
1
1
作者
袁琪
赵荣椿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第4期897-900,904,共5页
针对存在两个未知隐含特性的步态识别问题提出了一种新的识别算法,将特性分别看作“内容”和“风格”,对图像序列以状态确定的连续HMM-EM估计“内容”类型,引入非对称双线性模型理论对结果建模,通过SVD和NN聚类实现对“风格”的归类判...
针对存在两个未知隐含特性的步态识别问题提出了一种新的识别算法,将特性分别看作“内容”和“风格”,对图像序列以状态确定的连续HMM-EM估计“内容”类型,引入非对称双线性模型理论对结果建模,通过SVD和NN聚类实现对“风格”的归类判定。实验选择人体两侧轮廓到质心垂线距离作为步态特征,通过在CASIA步态库上的实验证明,该算法能有效提高判别率,对未知风格或内容类型判断有较好的适应性。同时对影响步态识别准确性的其他因素也做了讨论。
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关键词
非对称双线性建模
期望值最大化
隐马尔可夫
模
型
下载PDF
职称材料
题名
基于双线性建模及隐马尔可夫模型的步态识别算法
被引量:
1
1
作者
袁琪
赵荣椿
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第4期897-900,904,共5页
文摘
针对存在两个未知隐含特性的步态识别问题提出了一种新的识别算法,将特性分别看作“内容”和“风格”,对图像序列以状态确定的连续HMM-EM估计“内容”类型,引入非对称双线性模型理论对结果建模,通过SVD和NN聚类实现对“风格”的归类判定。实验选择人体两侧轮廓到质心垂线距离作为步态特征,通过在CASIA步态库上的实验证明,该算法能有效提高判别率,对未知风格或内容类型判断有较好的适应性。同时对影响步态识别准确性的其他因素也做了讨论。
关键词
非对称双线性建模
期望值最大化
隐马尔可夫
模
型
Keywords
asymmetric bilinear modeling
Expectation-Maximization (EM)
Hidden Markov Model (HMM) modeling
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双线性建模及隐马尔可夫模型的步态识别算法
袁琪
赵荣椿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
1
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