| 基于跨域字典学习算法的人体行为识别 |
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| 引用本文： | 张冰冰,梁超,倪康,史东承.基于跨域字典学习算法的人体行为识别[J].吉林大学学报(理学版),2016,54(4):845-851. |
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| 作者姓名： | 张冰冰 梁超 倪康 史东承 |
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| 作者单位： | 长春工业大学 计算机科学与工程学院, 长春 130012 |
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| 摘 要： | 将一种跨域字典学习算法应用于人体行为识别中, 通过引入辅助域数据集, 与原始训练集（目标域）共同进行字典学习, 获得字典对, 进而得到动作类的稀疏编码, 有效扩充了训练集的类内多样性. 该算法为字典学习与训练分类相结合的学习框架, 可利用字典对学习过程中的重建误差进行分类. 实验在MATLAB仿真条件下进行, 将UCF YouTube数据集作为原始训练集, 将HMDB51数据集作为辅助域数据集, 选取两个数据集动作类别一致的7个动作, 根据提出的算法流程进行识别. 将该方法与其他两种人体行为识别算法进行对比. 结果表明, 该方法识别率显著提高, 证明了跨域字典学习算法在人体行为识别上的有效性.
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| 关 键 词： | 人体行为识别 密集点轨迹 跨域字典学习 稀疏编码 |
| 收稿时间： | 2015-06-29 |
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