【摘 要】
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针对视频中连续的未分割人体动作识别存在的一些问题,提出一种基于隐动态条件神经域模型（latent-dynamic conditional neural fields,LDCNF）的在线行为识别方法。LDCNF模型含有
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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2012年度江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人基金项目,国家自然科学基金项目（51205185）,江苏省2015年度普通高校研究生科研创新计划基金项目（KYLX15_0784）
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针对视频中连续的未分割人体动作识别存在的一些问题,提出一种基于隐动态条件神经域模型（latent-dynamic conditional neural fields,LDCNF）的在线行为识别方法。LDCNF模型含有两个隐层,在潜动态条件随机场（LDCRF）的基础上,增加一层神经网络层,即门层,提取输入数据和输出标签间的非线性关系;增加一种新规则项训练该模型,辨别动作序列隐状态间的差异性。在仿真实验中,针对10种连续的行为动作,将该算法与条件随机场（CRF）、HCRF、LDCRF进行识别效果的对比。实验结
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