【摘 要】
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文章主要研究基于视频的行为识别技术。该技术主要用于识别时空混合的视频数据中的人类行为活动,它不同于二维图像识别技术和三维时空兴趣点检测方法。主要讨论如何通过提取立方体像素窗口、聚类生成特征字典完成识别工作。文章所使用的方法主要包括离散线性过滤器的实现和关键参数的选择、对K-means聚类算法的改进、分类器设计等。通过在公开数据库上的实验,表明文章使用的方法是有效的,取得了比较理想的结果。
【机 构】
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北京航空航天大学,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金[60903065、61039003]、教育部博士点基金新教师基金[20091102120001]、北京航空航天大学“蓝天新星”项目
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文章主要研究基于视频的行为识别技术。该技术主要用于识别时空混合的视频数据中的人类行为活动,它不同于二维图像识别技术和三维时空兴趣点检测方法。主要讨论如何通过提取立方体像素窗口、聚类生成特征字典完成识别工作。文章所使用的方法主要包括离散线性过滤器的实现和关键参数的选择、对K-means聚类算法的改进、分类器设计等。通过在公开数据库上的实验,表明文章使用的方法是有效的,取得了比较理想的结果。
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