基于多任务学习的人体动作识别

摘要：

为了准确识别现实场景下的人体动作，提出了基于多任务学习的人体动作识别方法。首先，对数据进行局部显著点的检测和特征描述。然后，利用K均值算法对所提特征进行聚类构建词袋模型。最后，利用任务之间的关系，实现现实场景下的人体动作识别。比较实验说明所提出方法能够较好的识别现实场景下的人体动作，并对数据背景、光照条件等外因具有较强的鲁棒性。

关键词：人体动作识别、现实场景、多任务学习

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：30-32