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基于分层时序模型的步态识别算法
1
作者
陈昌红
梁继民
朱秀昌
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
2011年第6期1-6,共6页
以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处。提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模...
以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处。提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模型和动态纹理模型做了结合,充分发挥了其优势。该方法在CMU Mobo步态数据库和CASIA步态数据库B上做了评估,结果充分显示了分层时序模型的高性能。
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关键词
步态识别
分层时序模型
隐马尔科夫
模型
动态纹理
模型
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职称材料
题名
基于分层时序模型的步态识别算法
1
作者
陈昌红
梁继民
朱秀昌
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
西安电子科技大学生命科学与技术学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
2011年第6期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金(61172118
61001152)
+2 种基金
江苏省自然科学基金(BK2010523)
南京邮电大学校科研基金(NY210073)
江苏省高校自然科学基金(11KJB510012)资助项目
文摘
以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处。提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模型和动态纹理模型做了结合,充分发挥了其优势。该方法在CMU Mobo步态数据库和CASIA步态数据库B上做了评估,结果充分显示了分层时序模型的高性能。
关键词
步态识别
分层时序模型
隐马尔科夫
模型
动态纹理
模型
Keywords
gait recognition
layered time series model
hidden Markov model
dynamic texture model
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分层时序模型的步态识别算法
陈昌红
梁继民
朱秀昌
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
2011
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