基于条件随机域的上下文人类动作识别

• 作者: 刘强 朱文球
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 条件随机域 隐马尔可夫模型 联合树算法 动作识别
• 年，卷（期）: 2008,（28）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 180-183
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4828字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.28.060

摘要

提出一种新的基于条件随机域和隐马尔可夫模型(HMM)的人类动作识别方法--HMCRF.目前已有的动作识别方法均使用隐马尔可夫模型及其变型,这些模型一个最突出的不足就是要求观察值相互独立.条件模型很容易表示上下文相关性,且可使用动态规划做到有效且精确的推论,它的参数可以通过凸函数优化训练得到.把条件图形模型应用于动作识别之上,并通过大量的实验表明,所提出的方法在识别正确率方面明显优于一般线性结构的CRF和HMM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱文球	湖南工业大学计算机与通信学院	55	200	8.0	9.0
2	刘强	湖南工业大学计算机与通信学院	68	257	9.0	12.0