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摘 要:本发明公开了一种基于随机投影和Fisher向量的人物行为识别方法,采用随机投影定理的方法替代主成份分析法进行特征降维,以解决其时间消耗大,主成份保留不明确等问题,随机投影定理表明,通过一个压缩测量矩阵,可以把具有稀疏性质的原始信号投影到某个低维子空间上,该映射后的向量与原始高维特征向量间点距离基本保持不变,即整个压缩过程不会产生数据的曲解。此外不同于BoW模型的硬划分,本发明采用GMM—Fisher向量混合模型对轨迹特征向量进行软划分,它融合了Fisher核生成模式和判别模式的特点,不仅能计算出每个特性描述子出现的频率,还能从统计学的意义上描述这些特征描述子的概率分布情况,既丰富了行为动作的特征表达又提高了行为识别的效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201510289260.X | 专利名称: | 一种基于随机投影和Fisher向量的人物行为识别方法 |
申请日: | 2015-05-29 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |