摘要: 为了在静态图像中获取有效信息, 构建行为模型, 提出了行为覆盖区 ACA(Action Coverage Area)和行为核心 AC(Action Core)的概念, 基于 Latent SVM(Support Vector Machine)目标识别方法, 设计了一种多视角行为模型 MVAM(Multiple Viewpoint Action Model)。 建立了独立的用于行为模型训练和测试的行为数据库。 实验表明, 该表示法对静态图像中的人体行为能有效地进行分类和检测。
中图分类号:
王 丹,臧雪柏,陈奋君 . 基于 Latent SVM 的多视角行为识别方法[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2016, 34(6): 747-752.
WANG Dan,ZANG Xuebai,CHEN Fenjun . Multiple-Viewpoint Human Action Recognition Based on Latent SVM[J]. Journal of Jilin University(Information Science Ed, 2016, 34(6): 747-752.