【摘 要】
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本文首先对人体动作识别方法的框架进行了介绍,框架中主要包含特征提取、样本表征、分类器三部分.然后利用KTH人体动作数据库,将多示例学习应用到多特征学习上,将每一个动作
【机 构】
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延安大学数学与计算机科学学院 陕西 延安 716000;延安大学数学与计算机科学学院 陕西 延安 716000
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本文首先对人体动作识别方法的框架进行了介绍,框架中主要包含特征提取、样本表征、分类器三部分.然后利用KTH人体动作数据库,将多示例学习应用到多特征学习上,将每一个动作样本作为包,将该样本下的每种特征表征作为包中的示例,通过将当前动作的所有样本作为正包,其它动作的样本作为负包,训练最优分类面.对待测样本的动作类别进行预测时选取的是包中概率最大的示例所对应的动作种类.以评估不同维数的BOW的表征效果,对视频中所有的块进行学习,最终实现人体识别.
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