基于半监督学习的人体异常行为识别<sup>*</sup>
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第一作者：李知菲
发表时间：2013-01-01
发表刊物：浙江师范大学学报(自然科学版)
所属单位：数理与信息工程学院
文献类型：期刊
期号：第3期
页面范围：258-262
ISSN号：1001-5051
关键字：人体异常行为识别；半监督学习；动态时间规整；隐马尔科夫模型
摘要：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.
是否译文：否