【摘 要】
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为了缩小可见光视频和红外视频之间的模态差异而提高红外行为识别率,以及简化深度学习用于红外行为识别需人工标注数据集繁琐的问题.基于迁移学习的思想,本文提出一种用可见光动作(源域)来识别红外动作(目标域)的无监督异构红外行为识别算法(UHDIAR). UHDIAR算法将可见光数据和红外数据映射到同一个对齐的特征空间中,采取余弦相似度调整源域样本的权重,利用对齐后的可见光数据训练权重支持向量机(W-SV
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海,200093
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为了缩小可见光视频和红外视频之间的模态差异而提高红外行为识别率,以及简化深度学习用于红外行为识别需人工标注数据集繁琐的问题.基于迁移学习的思想,本文提出一种用可见光动作(源域)来识别红外动作(目标域)的无监督异构红外行为识别算法(UHDIAR). UHDIAR算法将可见光数据和红外数据映射到同一个对齐的特征空间中,采取余弦相似度调整源域样本的权重,利用对齐后的可见光数据训练权重支持向量机(W-SVM),进而识别红外动作并自动标注.采用可见光动作数据集(XD145)和红外动作数据集(InfAR)进行实
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