人体行为识别的条件随机场方法

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摘要：针对人体行为的时变性,提取人体运动的侧影序列作为描述行为的特征。利用条件随机场方法建立人体行为模型,并通过序列数据的标记解决行为识别问题。该方法特征提取简单,针对运动状态序列而非单帧图像进行建模,提高了识别准确率;同时对数据没有条件独立性假设,具有更加广泛的适用性。在视频行为数据库KTH上的测试结果表明：条件随机场优于隐马尔可夫模型和支持向量机,相对于已有方法更加简单易用,且识别准确率高于其他方法。

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关键词：支持向量机 测试结果 交流学习 序列数据 大家共享 条件随机场 行为识别 隐马尔可夫模型 机器学习 最优化