一种基于层次化特征子空间学习的人体行为识别方法
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专利申请号:
CN201811415195.0
专利类型:
发明专利
技术分类:
G06K9/00
专利有效期:
2038-11-26
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专利信息
专利名称:一种基于层次化特征子空间学习的人体行为识别方法
商品编号:5348598
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申请日期:2018-11-26
公开/公告号:CN109508686A
授权公告日/公开日:2019-03-22
申请/专利权人:
南京***学
发明/设计人:
盛碧***沙超
主分类号:G06K9/00
IPC分类号:G06K9/00; G06K9/62
说明书摘要免费下载摘要
本发明公开了基于层次化特征子空间学习的人体行为识别方法,方法包括:将人体行为视频样本划分成训练样本和测试样本,提取并编码视频样本的手工特征和深度特征,分别以手工特征和深度特征的特征向量表示每一视频样本;设置视频样本的样本标签,采用训练样本的手工特征和深度特征的特征向量以及对应的样本标签作为输入,训练层次化特征子空间学习模型,生成子空间投影矩阵和行为类别的决策边界;利用子空间投影矩阵学习测试样本的手工特征和深度特征的子空间特征向量;计算并比较测试样本的子空间特征向量到各个行为类别的决策边界的距离,判别测试样本的行为类完成识别操作;本发明提高了子空间特征表达的辨识力,且具有良好的识别精度和效率。
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