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摘要:
以常用的行为识别数据集作为研究对象,利用条件神经域模型进行单人行为识别.首先用鲁棒自适应视觉背景提取算法提取特征,然后使用质心对齐方式截取目标区域并转成一维向量,最后将特征向量进行实验训练与测试,并将测验结果与隐动态条件神经域和支持向量机算法识别结果相对比.结果显示,条件神经域模型算法在识别率和稳定性方面都优于另外两种算法.
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文献信息
篇名 基于条件神经域的行为识别研究
来源期刊 仪表技术 学科 工学
关键词 行为识别 条件神经域模型 隐动态条件神经域模型 支持向量机模型
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 18-20,23
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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 仝明磊 11 2 1.0 1.0
2 郭珂 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
行为识别
条件神经域模型
隐动态条件神经域模型
支持向量机模型
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
仪表技术
月刊
1006-2394
31-1266/TH
大16开
上海市
4-351
1972
chi
出版文献量(篇)
4081
总下载数(次)
14
相关基金
上海市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.lawyee.net/Act/Act_Display.asp?RID=46696
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导