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RGBD人体行为识别中的自适应特征选择方法  
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【英文篇名】 Adaptive feature selection method for action recognition of human body in RGBD data
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【作者】 龚冬颖; 黄敏; 张洪博; 李绍滋;
【英文作者】 GONG Dongying; HUANG Min; ZHANG Hongbo; LI Shaozi; Intelligent Science & Technology Department; Xiamen University; Fujian Key Laboratory of Brain-like Intelligent Systems; Computer Science & Technology School; Huaqiao University;
【作者单位】 厦门大学智能科学与技术系; 厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室; 华侨大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 智能系统学报 , CAAI Transactions on Intelligent Systems, 编辑部邮箱 2017年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人体行为识别; 自适应特征选择; 信息熵; 随机森林;
【英文关键词】 action recognition of human body; adaptive feature selection; information entropy; random forest;
【摘要】 目前在RGBD视频的行为识别中,为了提高识别准确率,许多方法采用多特征融合的方式。通过实验分析发现,行为在特定特征上的分类效果好,但是多特征融合并不能体现个别特征的分类优势,同时融合后的特征维度很高,时空开销大。为了解决这个问题,提出了RGBD人体行为识别中的自适应特征选择方法,通过随机森林和信息熵分析人体关节点判别力,以高判别力的人体关节点的数量作为特征选择的标准。通过该数量阈值的筛选,选择关节点特征或者关节点相对位置作为行为识别特征。实验结果表明,该方法相比于特征融合的算法,行为识别的准确率有了较大提高,超过了大部分算法的识别结果。
【英文摘要】 Many methods adopt the technique of multi-feature fusion to improve the recognition accuracy of RGBD video. Experimental analyses revealed that the classification effect of certain behavior in some features is good;however,multi-feature fusion cannot reflect the classification superiority of certain features. Moreover,multi-feature fusion is highly dimensional and considerably expensive in terms of time and space. This research proposes an adaptive feature selection method for RGBD human-action recognition ...
【基金】 国家自然科学基金项目(61572409,61571188,61202143); 福建省自然科学基金项目(2013J05100); 中医健康管理福建省2011协同创新中心项目
【更新日期】 2017-05-16
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 Adaptive feature selection method for action recognition ofhuman body in RGBD dataGONG Dongying1,2,HUANG Min1,2,ZHANG Hongbo3,LI Shaozi1,2(1.Intelligent Science&Technology Department,Xiamen University,Xiamen 361005,China;2.Fujian Key Laboratory of Brain-l

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