基于判别协作表征分类器的人体行为识别
为了解决协作表征分类器(CRC)对相似样本误分类概率高的问题,提出一种判别协作表征分类器(DCRC).该分类器考虑了所有训练样本和每一类样本对协作表征系数的影响,得到判别性强的协作表征系数,提升了对相似样本的判别性.基于DCRC进行人体行为识别研究.首先用深度运动映射图(DMMs)提取深度动作序列特征,得到DMMs特征描述子,然后利用DCRC对特征描述子进行协作表征编码,最后利用新的判别规则进行分类识别.在人体行为识别数据集上的实验结果表明,DCRC对相似动作具有一定的判别性,且识别精度优于现有的方法.
图像处理、人体行为识别、判别协作表征分类器、协作表征分类器、深度图、深度运动映射图
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国博士后科学基金;中国博士后科学基金;江苏省博士后科学基金;中国公安部技术科研项目
2018-03-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
257-263