【摘 要】
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近年来基于时空兴趣点的视觉词袋（bag of wards,BOVW）模型被广泛用于行为识别算法研究;但是该模型忽略了每一种视觉单词的权重,另外没有考虑兴趣点时空分布信息,因而制约了其识
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472196、61672305);山东省自然科学基金(ZR2015FM012)资助
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近年来基于时空兴趣点的视觉词袋（bag of wards,BOVW）模型被广泛用于行为识别算法研究;但是该模型忽略了每一种视觉单词的权重,另外没有考虑兴趣点时空分布信息,因而制约了其识别精度.提出了两种算法解决上述问题;其一,采用词频一逆向文件频率（term frequency一inverse document frequency,TF-IDF）方法对传统BOVW直方图进行优化处理,根据视觉单词在词袋与BOVW直方图的比例权衡其重要程度;其二,提出了基于三维共生矩阵的时空兴趣点互消息（Spatial-te
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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