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张国梁
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- 所属机构:北京工业大学
- 所在地区:北京市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 贾松敏张国梁
- 关键词:DS证据理论模糊层次分析法
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- 徐涛贾松敏张国梁
- 关键词:元胞自动机视觉显著性贝叶斯理论
- 采用自适应变异粒子群优化SVM的行为识别被引量:11
- 2017年
- 为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)和光流方向直方图(HOF)对STIP进行描述,并引入Fisher向量实现对特征描述子的编码;由于固定参数下SVM动作分类模型存在泛化能力不足的问题,将粒子群算法应用于各动作分类器参数寻优过程中,针对种群多样性逐代变化的特点,构建粒子聚集度模型,并利用其动态调节各代粒子的变异概率;最后,利用KTH和HMDB51数据集对所提方法进行验证。结果表明,所提自适应变异粒子群算法(AMPSO)能够有效避免种群陷入局部最优,具备较强的全局寻优能力;在KTH和HMDB51数据集上的识别准确率分别为87.50%和26.41%,优于其余2种识别方法。实验证明,AMPSO算法收敛性能良好且整体识别框架具有较高的实用性和准确性。
- 张国梁贾松敏张祥银徐涛
- 关键词:人体行为识别支持向量机
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- 贾松敏贾松敏张祥银张国梁
- 关键词:全向移动机器人自抗扰控制反步控制运动学模型
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