|
|||||
|
|
| 基于半监督学习的人体异常行为识别 | |
| 作者姓名： | 李知菲 端木春江 |
| 作者单位： | 浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华,321004 |
| 摘 要： | 需要进行人体异常行为识别的视频一般都是未标记的序列图像,传统的有监督的识别方法往往不能较好地反映其行为的特征,识别率不高.提出了一种基于半监督学习的人体异常行为识别方法,首先使用基于DTW距离的self-training进行标记数据扩充,然后用此扩充的序列图像样本集合训练对应的HMM,最终进行异常行为识别.实验结果证明该方法有效且识别率较高. |
| 关 键 词： | 人体异常行为识别 半监督学习 动态时间规整 隐马尔科夫模型 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |