【摘 要】
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针对人体行为识别领域中视频序列的大样本及多特征问题，提出一种基于张量的核Fisher非线性鉴别（KFLD）-尺度不变特征变换（SIFT）与相关向量机（RVM）模糊积分融合的人体行为识别方法.该
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.51205185,61308066);江苏省博士后科研资助计划项目(No.1001027B)资助
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针对人体行为识别领域中视频序列的大样本及多特征问题，提出一种基于张量的核Fisher非线性鉴别（KFLD）-尺度不变特征变换（SIFT）与相关向量机（RVM）模糊积分融合的人体行为识别方法.该方法首先通过预处理视频序列得到二值视频，并采用三阶张量表示.然后针对大样本特征提出KFLD-SIFT局部特征提取算法，对不同初始尺度下的关键点周围的多特征降维，同时提出RVM模糊积分融合算法进行行为分类.最后应用4种经典评价指标及计算得到的平均识别率对比分析文中方法与其他相关方法的识别效果，数据采用KTH人体行为数据
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