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王泰青

作品数:2 被引量:8H指数:2
供职机构:清华大学电子工程系更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇互信息
  • 1篇人体行为识别
  • 1篇最大互信息

机构

  • 2篇清华大学

作者

  • 2篇王生进
  • 2篇王泰青
  • 1篇丁晓青

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于中层时空特征的人体行为识别被引量:3
2015年
目的人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,具有广泛的应用前景。针对局部时空特征和全局时空特征在行为识别问题中的局限性,提出一种新颖、有效的人体行为中层时空特征。方法该特征通过描述视频中时空兴趣点邻域内局部特征的结构化分布,增强时空兴趣点的行为鉴别能力,同时,避免对人体行为的全局描述,能够灵活地适应行为的类内变化。使用互信息度量中层时空特征与行为类别的相关性,将视频识别为与之具有最大互信息的行为类别。结果实验结果表明,本文的中层时空特征在行为识别准确率上优于基于局部时空特征的方法和其他方法,在KTH数据集和日常生活行为(ADL)数据集上分别达到了96.3%和98.0%的识别准确率。结论本文的中层时空特征通过利用局部特征的时空分布信息,显著增强了行为鉴别能力,能够有效地识别多种复杂人体行为。
王泰青王生进
基于最大互信息区域跟踪的人体行为检测算法被引量:5
2012年
人体行为检测问题不仅需要判断行为的类别,而且需要估计行为发生的时间和位置,有重要的现实应用意义.人体行为检测的主要难点在于参数空间维度高以及背景运动干扰.针对上述难点,本文提出了一种基于最大互信息区域跟踪的人体行为检测算法.该算法将行为区域定义为最大互信息矩形区域,采用稠密轨迹作为底层特征,利用随机森林学习轨迹特征与行为类别的互信息函数,利用轨迹的时间连续性对行为区域进行大时间跨度的预测和跟踪.实验结果表明,该算法不仅能够有效地识别不同类别的行为,而且能够适应现实场景中背景运动的干扰,从而准确地检测和跟踪行为区域.
王泰青王生进丁晓青
共1页<1>
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