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視頻序列中的行為識別建模研究

  • 作者：徐勤軍|責編:趙黎黎
  • 出版社：吉林大學
  • ISBN：9787569291032
  • 出版日期：2022/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：181
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    視頻序列中的行為識別應用廣泛，是當前電腦視覺研究領域的一個熱點。行為識別研究在受控場景下已經取得很大進展，但在複雜場景下，還存在著諸多挑戰，如何在嘈雜的真實場景下，尋求有效的行為特徵表示，以及高效的、魯棒的、能滿足實時處理要求的機器識別演算法，將是較長時期內所追求的目標。
    本書所提方法聯合了特徵點在全局和局域的分佈特性，將特徵間的時空關係納入編碼中，在KTH、UCF sports以及UCF101資料庫上的實驗取得了較好的識別率，其中在UCF101資料庫上取得了比基於深度學習方法更高的識別精度。
作者介紹
徐勤軍|責編:趙黎黎
    徐勤軍（1975.8?），男，山東新泰人，東南大學信息與通信工程專業博士，講師，碩士生導師。2021年8月入職阜陽師範大學電腦與信息工程學院，之前任教於閩南師範大學。主持福建省自然科學基金（2018J01552），福建省教育廳科研項目（JA15309）各一項，研究方向為電腦視覺，模式識別。
目錄
第一章  緒論
  一、研究背景與意義
  二、國內外研究現狀
    （一）行為識別的特徵表示
    （二）分類識別方法
  三、視頻序列的行為識別建模的技術難點
  四、行為識別視頻資料庫
    （一）單人行為資料庫
    （二）複雜行為資料庫
  五、主要工作
  六、本書組織結構
第二章  概率隱含語義分析模型的行為識別研究
  —、引言
  二、主題模型在行為識別中的應用
    （一）主題模型
    （二）主題模型在行為識別中的應用
  三、評估方法
    （一）特徵提取和表示
    （二）特徵編碼與歸一化
    （三）PLSA模型設置
  四、實驗結果與分析
    （一）KTH資料庫的實驗結果
    （二）UT-interaction資料庫的實驗結果
  五、結果分析與討論
  六、本章小結
第三章  行為相似度識別的過完備稀疏方法
  一、引言
  二、相關研究
  三、基於高斯混合模型的過完備稀疏方法
    （一）特徵提取
    （二）高斯混合模型
    （三）字典學習與稀疏編碼
    （四）概率加權的池化表示
  四、實驗結果與分析
    （一）實驗設置
    （二）參數選擇
    （三）不同特徵描述符的性能比較
    （四）與主流演算法的性能比較
    （五）結果分析與討論
  五、本章小結
第四章  基於費舍爾向量和局域聚合描述符向量編碼的行為識別方法
  一、特徵編碼方法
  二、費舍爾向量和局域聚合描述符向量編碼
    （一）費舍爾向量編碼
    （二）局域聚合描述符向量編碼
      （三）單詞包、費舍爾向量和局域聚合描述符向量編碼的關係
  三、基於軟分配的局域聚合描述符向量編碼
  四、聯合高階矩的費舍爾向量編碼
  五、實驗結果與分析
    （一）實驗設置

    （二）主成分分析影響
    （三）基於軟分配的局域聚合描述符向量編碼的實驗結果
    （四）聯合高階矩的費舍爾向量方法的實驗結果
    （五）結果分析與討論
  六、本章小結
第五章  基於時空信息的超向量編碼行為識別方法
  —、引言
  二、基於時空信息的超向量編碼方法
  三、實驗結果與分析
    （一）KTH資料庫上的實驗結果
    （二）UCF sports資料庫上的實驗結果
    （三）UCF101資料庫上的實驗結果
    （四）實驗結果分析
  四、本章小結
第六章  總結與展望
  一、總結
  二、展望
參加的科研項目和獲得的獎勵
參考文獻

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