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题名压缩感知与动态纹理模型的视频信号分类
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作者
蒋行国
李志丰
张龙
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
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出处
《电子技术应用》
北大核心
2015年第5期159-162,166,共5页
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文摘
针对视频数据的动态纹理特性,提出结合视频压缩感知技术,首先通过压缩采样技术对视频数据进行采样,得到少量的采样数据;然后建立线性动态系统模型,通过少量的压缩采样数据直接估计出模型参数;最后通过计算模型间的马氏距离实现动态纹理视频数据的分类。实验结果表明,提出的压缩感知参数估计方法在20%的低采样率情况下,对交通视频数据的分类正确率达到87%以上。
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关键词
动态纹理模型
压缩感知
马氏距离
视频信号分类
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Keywords
dynamic texture model
compressed sensing
Martin distance
video signal classification
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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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题名基于分层时序模型的步态识别算法
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作者
陈昌红
梁继民
朱秀昌
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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
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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
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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
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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。
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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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Keywords
gait recognition
layered time series model
hidden Markov model
dynamic texture model
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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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