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基于协同训练和不变矩特征的人体行为分析
被引量：
3
1
作者
白晓平
邓正宏
王美靖
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期871-876,共6页
提出了一种基于Hu矩的以支持向量机(Support Vector Machine)为基分类器的Tri-Training分类器。首先采用背景差分法得到运动人体轮廓,然后通过Hu矩的特征提取方式,对运动人体轮廓进行特征提取,并对提取的数据集经过数据清洗和归一化处理...
提出了一种基于Hu矩的以支持向量机(Support Vector Machine)为基分类器的Tri-Training分类器。首先采用背景差分法得到运动人体轮廓,然后通过Hu矩的特征提取方式,对运动人体轮廓进行特征提取,并对提取的数据集经过数据清洗和归一化处理后,使用以SVM为基分类器的Tri-Training分类器进行训练和分类来实现人的身份识别。实验结果表明,这种新的学习方法,能较好地弥补以往很多学习方法在小样本、非线性、过学习、高维数等问题上的不足,在人体行为分析智能监控系统中具有很强的推广能力。
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关键词
行为分析
协同训练
不变矩
TRI-TRAINING
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职称材料
题名
基于协同训练和不变矩特征的人体行为分析
被引量：
3
1
作者
白晓平
邓正宏
王美靖
机构
西北工业大学软件与微电子学院
西北工业大学自动化学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期871-876,共6页
文摘
提出了一种基于Hu矩的以支持向量机(Support Vector Machine)为基分类器的Tri-Training分类器。首先采用背景差分法得到运动人体轮廓,然后通过Hu矩的特征提取方式,对运动人体轮廓进行特征提取,并对提取的数据集经过数据清洗和归一化处理后,使用以SVM为基分类器的Tri-Training分类器进行训练和分类来实现人的身份识别。实验结果表明,这种新的学习方法,能较好地弥补以往很多学习方法在小样本、非线性、过学习、高维数等问题上的不足,在人体行为分析智能监控系统中具有很强的推广能力。
关键词
行为分析
协同训练
不变矩
TRI-TRAINING
Keywords
an
alysis, classification （of information）,
error
s, feature extraction, information technology, invari-
an
e, learning systems, nonlinear systems, simulation, sampling
activity
an
alysis, tri-training
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于协同训练和不变矩特征的人体行为分析
白晓平
邓正宏
王美靖
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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