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机译:使用基于稀疏表示的全局时空特征进行动作识别
Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota, 200 Union Street SE, Minneapolis, MN 55455, USA;
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Global spatio-temporal features; Action classification; Activity recognition;
机译:用于RGB-D人体动作识别的时空特征提取和表示
机译:基于稀疏表示的特征提取与支持向量机相结合,用于通过树叶的直觉目标检测和识别
机译:回归模型和群体稀疏时空特征学习的微观表达识别
机译:基于视频稀疏表示和改进的时空特征的两人交互识别
机译:基于稀疏表示的全局自相似性和显着性度量用于对象和时空序列的分类。
机译:行动识别运动关节的一体合作时空特征表示
机译:使用从稀疏表示衍生的全局时空特征进行动作识别
机译:稀疏表示与字典学习作为船舶图像特征提取。