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基于半监督学习的人体异常行为识别 (2013年)
基于半监督学习的人体异常行为识别 (2013年)
上传者:
38625098
|
上传时间: 2022-05-16 15:20:12
|
文件大小: 723KB
|
文件类型: PDF
自然科学
论文
需要进行人体异常行为识别的视频一般都是未标记的序列图像,传统的有监督的识别方法往往不能较好地反映其行为的特征,识别率不高.提出了一种基于半监督学习的人体异常行为识别方法,首先使用基于DTW距离的self-training进行标记数据扩充,然后用此扩充的序列图像样本集合训练对应的HMM,最终进行异常行为识别.实验结果证明该方法有效且识别率较高.
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