概率隐含语义分析模型在行为识别中的编码与归一化方法研究

• 作者: 吴镇扬 周同驰 周琳 徐勤军
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 主题模型 概率隐含语义分析 局域软分配
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 766-775
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2018.07.002

摘要

在视频中的行为识别的语境下,为了提高概率隐含语义分析模型的识别性能,研究了不同编码方法结合归一化方法对于分类性能的影响;还考察了主成分分析预处理原始特征对于性能的影响,在显著降低特征维度进而降低计算量的同时,当特征包含较多噪声成分的情况下性能甚至会有所提升.在KTH和UT-interaction数据库上的实验表明,编码和归一化方法的适当组合可以显著提高模型的性能.在UT-interaction数据库的两个子集上识别精度分别达到了当前最好的结果96.44％、95％,其中在数据集1上采用稀疏的时空兴趣点特征,得到了94.24％的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴镇扬	东南大学信息科学与工程学院	167	1889	20.0	37.0
2	周琳	东南大学信息科学与工程学院	39	136	7.0	9.0
3	徐勤军	东南大学信息科学与工程学院	4	40	2.0	4.0
7	周同驰	中原工学院电子信息学院	2	1	1.0	1.0