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提出一种基于行为能量图像(AEI)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的行为分类算法解决行为分类问题。该算法利用AEI作为识别特征,无需运动周期的分割,运用(2D)2PCA对特征空间降维,用最近邻方法分类。实验结果表明,该算法能以较少的运行时间获得较高的分类准确率。
基于AEI与（2D）^2PCA的行为分类算法
【摘 要】
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提出一种基于行为能量图像(AEI)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的行为分类算法解决行为分类问题。该算法利用AEI作为识别特征,无需运动周期的分割,运用(2D)2PCA对特征空间降维,用最近邻方法分类。实验结果表明,该算法能以较少的运行时间获得较高的分类准确率。
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,辽宁科技大学高职学院,辽宁科技大学电信学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年24期
【基金项目】
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黑龙江省杰出青年科学基金资助项目（JC200703）,哈尔滨市科技创新人才研究专项基金资助项目（2007RFXXG009）,国家重点实验室开放基金资助项目（SKLRS200702）
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