基于特征层融合和随机投影的行为识别算法

• 作者: 余家林 孙季丰 王淼
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征层融合 随机投影 贝叶斯参数估计 LDA
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 210-215
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4385字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于特征层融合和随机投影的行为识别算法;该方法提取视频序列的时空梯度特征和Gabor特征;然后进行特征层融合,得到分类能力更强的特征,有效地表征人体行为;同时,使用随机投影对融合后的特征进行降维;最后,为了解决主题模型参数估计迭代复杂的问题,将贝叶斯参数估计法应用于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型中,对视频中的行为进行分类.在公开的KTH和Weizmann数据集上进行了实验,结果表明方法不仅比单一局部时空特征描述符识别性能好,而且在相同实验设置下,也优于其他基本分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙季丰	华南理工大学电子与信息学院	48	302	9.0	15.0
2	王淼	华南理工大学电子与信息学院	2	16	1.0	2.0
3	余家林	华南理工大学电子与信息学院	5	21	3.0	4.0