基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了实现在智能空间下理解人体行为,该文提出了一种基于时序直方图的人体行为表示方法,并设计了基于softmax回归分析的行为理解算法.将传感器的输出状态所对应的离散值的编号定义为事件项;提出了事件直方图的概念以表征事件项的发生频率,提出了时序直方图的概念以表示传感器序列的时序信息;为了降低过拟合的风险,设计了时序模式选择算法以得到候选特征集,基于互信息准则进行特征选择,完成行为的表示;最终,基于选择的特征子集及softmax回归分析实现了人体的行为理解.实验结果表明,该文提出的特征表示方法可以较好的表示外部传感器序列捕获的人体行为模式,同时softmax回归分析可以较好的实现人体行为的理解,并取得了良好的效果.
推荐文章
基于视觉的人行为理解综述
特征选择
运动表征
行为识别
高层行为与场景理解
家庭智能空间下基于场景的人的行为理解
智能空间
机器视觉
场景信息
行为理解
异常检测
意图识别
基于分层梯度方向直方图和SVM的人体识别
人体识别
分层梯度方向直方图
主成分分析
支持向量机
参数寻优
基于场景理解的人体动作识别模型
双流网络结构
场景识别
人体动作识别
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 智能空间下基于时序直方图的人体行为表示与理解
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 智能空间 人体行为理解 直方图 softmax回归 物联网
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 物联网
研究方向 页码范围 470-479
页数 10页 分类号 TP39
字数 8532字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2014.00470
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 周风余 山东大学控制科学与工程学院 104 780 15.0 24.0
2 田国会 山东大学控制科学与工程学院 117 2087 22.0 41.0
3 尹建芹 山东大学控制科学与工程学院 18 153 7.0 12.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (71)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2011(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2012(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2014(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2014(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2015(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2016(15)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(11)
2017(10)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(8)
2018(30)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(30)
2019(13)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(13)
2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
智能空间
人体行为理解
直方图
softmax回归
物联网
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
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导