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融合多特征的行为识别方法研究
被引量：
1
1
作者
林贤明
李绍滋
庄伟源
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第5期132-136,共5页
基于时空特征的方法是行为识别的主流方法,已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而,不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法,对多种特征在分类器层次上进行融合,使得多种特征能够优势互补,...
基于时空特征的方法是行为识别的主流方法,已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而,不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法,对多种特征在分类器层次上进行融合,使得多种特征能够优势互补,从而增强了特征的描述能力,为构建出高效、稳定的行为识别分类器提供了保证。经仿真实验验证,所提出的方法是鲁棒和有效的。
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关键词
集成学习
多特征融合
行为识别
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职称材料
题名
融合多特征的行为识别方法研究
被引量：
1
1
作者
林贤明
李绍滋
庄伟源
机构
厦门大学信息学院智能科学系
福建省仿脑
智能
系
统重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第5期132-136,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61373076
No.61202143)
+3 种基金
福建省自然科学基金(No.2013J05100
No.2010J01345
No.2011J01367)
高等学校博士学科点专项科研基金(No.201101211120024)
文摘
基于时空特征的方法是行为识别的主流方法,已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而,不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法,对多种特征在分类器层次上进行融合,使得多种特征能够优势互补,从而增强了特征的描述能力,为构建出高效、稳定的行为识别分类器提供了保证。经仿真实验验证,所提出的方法是鲁棒和有效的。
关键词
集成学习
多特征融合
行为识别
Keywords
ensemble learning
multi-feature fusion
action recognition
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多特征的行为识别方法研究
林贤明
李绍滋
庄伟源
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
1
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