| 一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型 |
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| 引用本文： | 陈文强,肖国强,林 霄,邱开金.一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型[J].西南师范大学学报(自然科学版),2014,39(3):007-011. |
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| 作者姓名： | 陈文强 肖国强 林 霄 邱开金 |
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| 作者单位： | 西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金项目(XDJK2011C073). |
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| 摘 要： | 针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.
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| 关 键 词： | 行为识别 时空兴趣点 D-SITF 属性分类器 贝叶斯网络 |
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