| 融合多特征的行为识别方法研究 |
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| 引用本文： | 林贤明,李绍滋,庄伟源. 融合多特征的行为识别方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(5): 132-136 |
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| 作者姓名： | 林贤明 李绍滋 庄伟源 |
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| 作者单位： | 1.厦门大学 信息学院 智能科学系，福建 厦门 3610052.福建省仿脑智能系统重点实验室，福建 厦门 361005 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.61373076，No.61202143)；福建省自然科学基金(No.2013J05100，No.2010J01345，No.2011J01367)；高等学校博士学科点专项科研基金(No.201101211120024)。 |
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| 摘 要： | 基于时空特征的方法是行为识别的主流方法，已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而，不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法，对多种特征在分类器层次上进行融合，使得多种特征能够优势互补，从而增强了特征的描述能力，为构建出高效、稳定的行为识别分类器提供了保证。经仿真实验验证，所提出的方法是鲁棒和有效的。
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| 关 键 词： | 集成学习 多特征融合 行为识别 |
Research on action recognition via multi-feature fusion |
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| LIN Xianming,LI Shaozi,ZHUANG Weiyuan. Research on action recognition via multi-feature fusion[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(5): 132-136 |
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| Authors: | LIN Xianming LI Shaozi ZHUANG Weiyuan |
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| Affiliation: | 1.Department of Cognitive Science, School of Information, Xiamen University, Xiamen, Fujian 361005, China2.Fujian Key Laboratory of the Brain-like Intelligent Systems, Xiamen, Fujian 361005, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ensemble learning multi-feature fusion action recognition |
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