【摘 要】
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为了实现准确的动作识别效果,我们通常需要提取能够充分代表运动特征的信息。近年来,基于高密度轨迹的动作识别方法因为能够提供丰富的时空信息而受到研究者们的广泛关注。但
【机 构】
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复旦大学电子工程系,复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室
【基金项目】
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教育部博士点基金（20120071110028）
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为了实现准确的动作识别效果,我们通常需要提取能够充分代表运动特征的信息。近年来,基于高密度轨迹的动作识别方法因为能够提供丰富的时空信息而受到研究者们的广泛关注。但高密度轨迹类的动作识别算法通常都要面临背景冗余信息干扰的问题,为了解决这一问题,本文在高密度轨迹的动作识别方法基础上引入了目标检测算法,通过可变形块模型方法检测运动主体位置后计算其周围的高密度轨迹,有效地排除了背景冗余信息的干扰。而目标检测算法通常要面临丢帧问题,为了应对这一情况,本文采用了词袋模型和支持向量机进行动作特征表述和分类,词袋模型根据
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