基于遷移學習的視角無關(guān)行為識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、視角無關(guān)的人體行為識別是計算機視覺領域研究的熱點和難點之一，現(xiàn)有的視角無關(guān)的行為識別算法的識別率隨著角度的改變差異很大，尤其與俯角相關(guān)的識別效果還不夠理想。知識遷移是一種建立不同視角之間關(guān)系的有效方法，本文以此為基礎提出了兩種視角無關(guān)行為識別算法。
　　第一種是基于雙語動態(tài)系統(tǒng)包的視角無關(guān)的人體行為識別方法。首先結(jié)合興趣點檢測器和密集采樣算法提取視頻幀中的時空立方體并對每個時空立方體建立線性動態(tài)系統(tǒng)(LDS)；其次對LDSs進行非

2、線性降維聚類形成碼本，并結(jié)合非硬性加權(quán)(Soft-weighting)用一個動態(tài)系統(tǒng)包(Bag of dynamical systems)來表示每個動作樣本；最后同時對兩個視角下的BoDS采用K-奇異值分解(K-SVD)算法得到一對的可遷移字典對，然后根據(jù)這對字典對采用正交匹配追蹤(OMP)算法得到兩個視角下每個動作的稀疏表示，確保不同視角下的相同動作具有相同的高層表示。
　　第二種是基于主題分布知識遷移的視角無關(guān)的人體行為識別方

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