论文部分内容阅读
针对目前人体行为识别方法大都需要大量有标注样本的问题,提出一种基于Markov随机游走的半监督人体行为识别算法.首先提取序列图像各帧人体区域的网格统计特征,再采用基于对手惩罚策略的竞争神经网络对其进行聚类和编码,将图像序列表示的人体行为变换为符号序列;然后根据行为之间的归一化编辑距离建立已标注行为、未标注行为和类别之间的Markov链,并采用Markov随机游走过程来预测未标注行为的类别;最后采用最大后验概率准则对观测到的未知行为进行分类.对Weizmann数据集中人体行为的识别实验结果表明,该方法