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摘要:
文章主要研究基于视频的行为识别技术。该技术主要用于识别时空混合的视频数据中的人类行为活动,它不同于二维图像识别技术和三维时空兴趣点检测方法。主要讨论如何通过提取立方体像素窗口、聚类生成特征字典完成识别工作。文章所使用的方法主要包括离散线性过滤器的实现和关键参数的选择、对K-means聚类算法的改进、分类器设计等。通过在公开数据库上的实验,表明文章使用的方法是有效的,取得了比较理想的结果。
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文献信息
篇名 鲁棒特征提取与行为识别
来源期刊 信息网络安全 学科 工学
关键词 行为识别 兴趣点检测 立方体窗口 分类器
年,卷(期) 2013,(11) 所属期刊栏目 技术研究
研究方向 页码范围 35-38
页数 4页 分类号 TP309
字数 3708字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1122.2013.11.009
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 焦英楠 11 40 4.0 6.0
2 张宝昌 6 25 3.0 5.0
3 李志刚 4 7 1.0 2.0
4 侯晏龙 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
行为识别
兴趣点检测
立方体窗口
分类器
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
信息网络安全
月刊
1671-1122
31-1859/TN
大16开
上海岳阳路76号4号楼211室
4-688
2001
chi
出版文献量(篇)
7165
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26
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26089
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