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公开(公告)号：CN103065158B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201210578578.6
申请日：2012-12-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相对梯度的ISA模型的行为识别方法，该方法采用改进的独立子空间分析算法来提取视频的局部特征；接着对所提取的局部特征进行聚类，得到聚类中心（即视觉关键词），对每个视频，建立视觉关键词直方图，则每个视频表示为基于视觉关键词直方图的特征向量；最后就是采用多类别支持向量机SVM对其进行分类，完成对行为的识别。本发明可以用于个体行为识别，也可以用于群体行为识别。本发明为一种基于相对梯度的算法，不需要求逆过程，收敛速度更快。
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公开(公告)号：CN103065158A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210578578.6
申请日：2012-12-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相对梯度的ISA模型的行为识别方法，该方法采用改进的独立子空间分析算法来提取视频的局部特征；接着对所提取的局部特征进行聚类，得到聚类中心（即视觉关键词），对每个视频，建立视觉关键词直方图，则每个视频表示为基于视觉关键词直方图的特征向量；最后就是采用多类别支持向量机SVM对其进行分类，完成对行为的识别。本发明可以用于个体行为识别，也可以用于群体行为识别。本发明为一种基于相对梯度的算法，不需要求逆过程，收敛速度更快。
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