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摘要:
人体运动具有马尔可夫性质,即当前状态只受前一状态的影响.目前为止,用于人体行为识别的隐马尔可夫模型(HMM)大多使用的是全连接结构(Full-Connected structure), 并且没有把状态数目的选取和状态转移条件与人体运动特性间的关系作为研究重点.本文针对这种关系提出了基于"从左到右三状态半连接HMM"的人体行为识别方法,为每个状态的输出概率引入了权重的概念.实验表明,该方法能够在降低运算复杂度的同时,提高行为识别率,从而证明了人体运动特性分析在HAR领域中的应用价值.
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文献信息
篇名 结合人体运动特征的行为识别
来源期刊 北京交通大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 行为识别 前中后三状态半连接HMM 人体运动特征 星状骨架特征 半连接HMM 全连接HMM
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 计算机技术与信息工程
研究方向 页码范围 6-10,16
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 5581字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-0291.2009.02.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 须德 北京交通大学计算机与信息技术学院 54 923 17.0 29.0
2 李宁 北京交通大学计算机与信息技术学院 4 72 3.0 4.0
3 傅晓英 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 39 1.0 1.0
4 袁玲 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 39 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
行为识别
前中后三状态半连接HMM
人体运动特征
星状骨架特征
半连接HMM
全连接HMM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京交通大学学报
双月刊
1673-0291
11-5258/U
大16开
北京西直门外上园村3号
1975
chi
出版文献量(篇)
3626
总下载数(次)
7
总被引数(次)
38401
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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