【摘 要】
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老人等特殊人群的智能护理是人体行为识别研究的新方向。现有行为识别方法在学习样本时需要人工标记的样本数量多,在面向特殊人群行为识别应用时存在工作量大、识别率低的问
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老人等特殊人群的智能护理是人体行为识别研究的新方向。现有行为识别方法在学习样本时需要人工标记的样本数量多,在面向特殊人群行为识别应用时存在工作量大、识别率低的问题。为此,提出一种主动学习与预测方法,依据信息熵和互信息量构建目标函数,主动学习行为样本集,自动生成需要人工标记的样本子集。同时,以无向图模型作为行为描述子,依据信任传播方法进行类标签预测。实验结果表明,该方法需要人工标记的样本数量少,而且对特殊人群行为识别的识别率高。
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