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一种基于贝叶斯模型的视觉人体行为识别方法

摘要

本发明涉及一种基于贝叶斯模型的视觉人体行为识别方法,该方法包括以下步骤:提取训练视频中的特征,形成对所述训练视频中人体行为的底层表达;从所述特征出发,构建分层贝叶斯模型,以提取所述训练视频中不同尺度下的人体行为模式,得到基于高层语义信息的人体行为表达;嵌入最大间隔机制,实现判别式的分层贝叶斯模型的学习;学习所述判别式的分层贝叶斯模型的参数,以确定所述参数。本发明还涉及一种通过本发明所述的方法学习而成的视觉人体行为识别器。本发明通过引入最大间隔机制到识别模型中,与之前的识别模型统一起来形成一个统一的判别式的分层贝叶斯模型,能够有效的应对复杂行为背景的情况,进而实现鲁棒的行为识别。

著录项

  • 公开/公告号CN106529426A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-03-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院自动化研究所;

    申请/专利号CN201610921854.2

  • 发明设计人 胡卫明;杨双;原春锋;

    申请日2016-10-21

  • 分类号G06K9/00;G06K9/62;

  • 代理机构北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人宋宝库

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村东路95号

  • 入库时间 2023-06-19 01:49:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-21

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K9/00 申请公布日:20170322 申请日:20161021

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2017-04-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20161021

    实质审查的生效

  • 2017-03-22

    公开

    公开

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