陕西省自然科学基金(SJ08F18)
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 相关作者：梁继民陈昌红赵恒胡海虹焦李成更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学南京邮电大学更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于改进动态纹理模型的人体运动分析被引量：4
- 2010年
- 人体运动分析是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一.文中提出2种描述人体运动序列的改进动态纹理模型:二值动态纹理模型和张量子空间动态纹理模型.假设二值图像服从Bernoulli分布,二值动态纹理模型使用二值主成分分析来学习训练模型的参数.张量子空间动态纹理模型将图像看作张量,引入张量子空间分析的方法分别对其行向量和列向量进行降维,将其转化为低维灰度图像,然后用动态纹理模型描述灰度图像序列.在人体行为和步态数据库上的实验结果验证2种改进动态纹理模型的有效性.
- 陈昌红赵恒胡海虹梁继民
- 关键词：人体运动分析
- 特征选择对FHMM性能影响研究被引量：1
- 2010年
- 在利用因子隐马尔可夫模型(Factorial Hidden Markov Model,FHMM)进行分类识别的过程中,特征选择是影响其性能的主要因素.通过研究特征选择对FHMM性能的影响,提出了一种性能分析的方案,得出了选择FHMM特征的准则.将FHMM引入到步态识别中,提取4种步态特征,得到使用不同特征组合的FHMM的实验结果.使用McNemar检验的方法将其与单个特征的识别性能做比较,结合由正则典型相关分析得到的维数不同的特征间的相关性,分析得到以下结论:基于FHMM的识别性能与特征间的相关性并没有必然联系,其性能更多地受到特征间的识别性能差异和单个特征的识别性能的影响.为发挥FHMM的优越性,应选择特征间识别性能差异小和单个特征识别性能好的特征组合,在此基础上特征间相关性越小越好.
- 陈昌红赵恒梁继民焦李成
- 关键词：MCNEMAR检验步态识别
