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基于L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别 被引量：4
1
作者 宋相法 张延锋 郑逢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期306-308,323,共4页
结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用... 结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用线性分类器Liblinear进行分类。在MSR Action3D数据库上的实验结果表明,所提方法使用2%的超法向量特征获得的识别率为94.55%,并且具有比其他方法更高的识别精度。 展开更多
关键词 行为识别 深度图像序列 超法向量 稀疏特征选择 L2 1范数
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基于多特征的深度图像序列人体行为识别! 被引量：1
2
作者 宋相法 姚旭 《计算机技术与发展》 2018年第6期30-34,共5页
由于现有方法多采用单一特征研究深度图像序列人体行为识别,其识别性能较低。针对上述问题,提出了一种基于超法向量特征与深度运动图的梯度方向直方图特征的多特征行为识别方法。该方法首先从深度图像序列中提取两种特征:超法向量特征... 由于现有方法多采用单一特征研究深度图像序列人体行为识别,其识别性能较低。针对上述问题,提出了一种基于超法向量特征与深度运动图的梯度方向直方图特征的多特征行为识别方法。该方法首先从深度图像序列中提取两种特征:超法向量特征和深度运动图的梯度方向直方图特征,以增强特征互补性;然后利用核极限学习机分别获得两种特征的识别结果;最后对识别结果利用对数意见汇集规则进行融合得到最终识别结果。在MSR Action3D数据集上进行了测试,得到了96.3%的识别率,不但超过了基于超法向量特征方法的识别率和基于深度运动图的梯度方向直方图特征方法的识别率,而且也超过了其他方法的识别率。 展开更多
关键词 人体行为识别 深度图像序列 多特征 核极限学习机
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