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	融合多特征的行为识别方法研究; Research on action recognition via multi-feature fusion
	林贤明 ; 李绍滋 ; 庄伟源
	2014-05-29
关键词	集成学习 多特征融合 行为识别 ensemble learning multi-feature fusion action recognition
英文摘要	基于时空特征的方法是行为识别的主流方法,已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而,不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法,对多种特征在分类器层次上进行融合,使得多种特征能够优势互补,从而增强了特征的描述能力,为构建出高效、稳定的行为识别分类器提供了保证。经仿真实验验证,所提出的方法是鲁棒和有效的。; The approach based on the local spatial-temporal features has emerged to be the mainstream method in action recognition area.And various descriptors of local spatial-temporal feature have been presented by researchers.However,different local features may reflect different emphasis of human activity.In this paper, the ensemble learning methods are introduced to perform a late fusion of multiple features so as to enhance the expressing ability of the local features.By the fusion of features, a more effective and robust action classifier can be built up.And the experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed method.; 国家自然科学基金(No.61373076;No.61202143); 福建省自然科学基金(No.2013J05100;No.2010J01345;No.2011J01367); 高等学校博士学科点专项科研基金(No.201101211120024)
语种	zh_CN
内容类型	期刊论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/123263]
专题	信息技术－已发表论文
推荐引用方式 GB/T 7714	林贤明,李绍滋,庄伟源. 融合多特征的行为识别方法研究, Research on action recognition via multi-feature fusion[J],2014.
APA	林贤明,李绍滋,&庄伟源.(2014).融合多特征的行为识别方法研究..
MLA	林贤明,et al."融合多特征的行为识别方法研究".(2014).

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