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摘要:
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种有效的时序信号建模方法,已广泛用于语音识别、文字识别等领域,近年来也被用于人的行为识别。人的行为序列是一种特殊的时序信号,每类行为往往包含若干帧关键姿势。利用行为序列的这个特点,提出了AdaBoost-EHMM(AdaBoost-Exemplar-based HMM)算法,并将该算法应用于行为识别中。利用AdaBoost的特征选择方法将行为序列中的典型样本逐个选择出来作为HMM观测概率模型的均值,之后融合多级分类器进行行为识别。实验结果证明AdaBoost-EHMM算法在保证算法收敛的同时提高了识别率。
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文献信息
篇名 AdaBoost-EHMM算法及其在行为识别中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 AdaBoost-EHMM 行为识别 特征提取
年,卷(期) 2013,(14) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 186-192
页数 7页 分类号 TP391
字数 6294字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0297
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 谷军霞 国家气象信息中心系统工程室 15 109 7.0 10.0
2 王省 国家气象信息中心系统工程室 4 2 1.0 1.0
3 林润生 国家气象信息中心系统工程室 4 62 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
AdaBoost-EHMM
行为识别
特征提取
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
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