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基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法
被引量：
8
1
作者
林春丽
王科俊
李玥
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第3期721-723,744,共4页
行为分类中,现有的特征提取要么方法简单、识别率低,要么特征提取复杂、实时性差。对此,提出一种算法:将步态能量图(GEI)改进,得到增强步态能量图(EGEI);然后将二维保局映射(2DLPP)应用于特征空间降维;最后采用最近邻(NN)法分类。EGEI比...
行为分类中,现有的特征提取要么方法简单、识别率低,要么特征提取复杂、实时性差。对此,提出一种算法:将步态能量图(GEI)改进,得到增强步态能量图(EGEI);然后将二维保局映射(2DLPP)应用于特征空间降维;最后采用最近邻(NN)法分类。EGEI比GEI更能反映目标特征;2DLPP降维效果好于主成分分析(PCA)及一维保局映射。在Weizmann行为数据库上测试,实验结果表明:该算法简单、准确率高,平均识别率达到了91.22%。
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关键词
行为识别
智能监控
特征提取
增强的步态能量图
二维保局映射
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职称材料
题名
基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法
被引量：
8
1
作者
林春丽
王科俊
李玥
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
辽宁科技大学高等职业技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第3期721-723,744,共4页
基金
国家863计划项目(2008AA01Z148)
黑龙江省杰出青年科学基金资助项目(JC200703)
文摘
行为分类中,现有的特征提取要么方法简单、识别率低,要么特征提取复杂、实时性差。对此,提出一种算法:将步态能量图(GEI)改进,得到增强步态能量图(EGEI);然后将二维保局映射(2DLPP)应用于特征空间降维;最后采用最近邻(NN)法分类。EGEI比GEI更能反映目标特征;2DLPP降维效果好于主成分分析(PCA)及一维保局映射。在Weizmann行为数据库上测试,实验结果表明:该算法简单、准确率高,平均识别率达到了91.22%。
关键词
行为识别
智能监控
特征提取
增强的步态能量图
二维保局映射
Keywords
action recognition
intelligent supervision
feature extraction
Enhanced Gait Energy Image （EGEI）
Two- Dimensional Locality Preserving Projection （2DLPP）
分类号
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
操作
1
基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法
林春丽
王科俊
李玥
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
8
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