【摘 要】
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目前在RGBD视频的行为识别中,为了提高识别准确率,许多方法采用多特征融合的方式.通过实验分析发现,行为在特定特征上的分类效果好,但是多特征融合并不能体现个别特征的分类
【机 构】
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厦门大学智能科学与技术系,厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室,华侨大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572409,61571188,61202143);福建省自然科学基金项目(2013J05100);中医健康管理福建省2011协同创新中心项目
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目前在RGBD视频的行为识别中,为了提高识别准确率,许多方法采用多特征融合的方式.通过实验分析发现,行为在特定特征上的分类效果好,但是多特征融合并不能体现个别特征的分类优势,同时融合后的特征维度很高,时空开销大.为了解决这个问题,提出了RGBD人体行为识别中的自适应特征选择方法,通过随机森林和信息熵分析人体关节点判别力,以高判别力的人体关节点的数量作为特征选择的标准.通过该数量阈值的筛选,选择关节点特征或者关节点相对位置作为行为识别特征.实验结果表明,该方法相比于特征融合的算法,行为识别的准确率有了较大提
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