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基于非线性知识迁移的交叉视角动作识别
基于非线性知识迁移的交叉视角动作识别
作者:
姚湘
徐平平
王华君
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
非线性知识迁移
多类支持向量机
动作识别
无监督学习
串联特征
摘要:
针对一般基于知识迁移的方法对未知视角不可用和难以扩展新数据的问题,提出一种基于非线性模型的无监督学习方法,即基于非线性知识迁移(nonlinear knowledge shift,NKS)的串联特征学习.提取密集动作轨迹,并利用通用码书编码;提取动作捕捉数据模拟点的密集轨迹,产生一个仿真数据的大型语料库来学习NKS,其中,轨迹提取前在视角方向上投影模拟点;再从真实视频中提取轨迹,用于训练和测试表示学习过程的轨迹,利用多类支持向量机分类串联特征.在两大通用人体动作识别数据库IXMAS和3D(N-UCLA)上验证了该方法的有效性,实验结果表明,在IXMAS数据集、不同摄像机情况下,该方法的识别精度高于同类方法至少3.5%,在3D(N-NCLA)数据集、双摄像头情况下,识别精度至少提高4.4%.在大部分动作识别中也取得最佳识别率,此外,该方法的训练时间可忽略不计,有望应用于在线人体动作识别系统.
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文献信息
篇名
基于非线性知识迁移的交叉视角动作识别
来源期刊
重庆邮电大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
非线性知识迁移
多类支持向量机
动作识别
无监督学习
串联特征
年,卷(期)
2017,(1)
所属期刊栏目
计算机与自动化
研究方向
页码范围
121-128
页数
8页
分类号
TP391.4
字数
5954字
语种
中文
DOI
10.3979/j.issn.1673-825X.2017.01.018
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
徐平平
东南大学信息科学与工程学院
76
346
9.0
14.0
2
王华君
无锡太湖学院工学院
23
55
5.0
6.0
3
姚湘
无锡太湖学院工学院
9
6
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
非线性知识迁移
多类支持向量机
动作识别
无监督学习
串联特征
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
重庆邮电大学学报(自然科学版)
主办单位:
重庆邮电大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-825X
CN:
50-1181/N
开本:
大16开
出版地:
重庆南岸区
邮发代号:
78-77
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
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