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公开(公告)号：CN105095866B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201510422807.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种快速行为识别方法和系统，在该方法的训练过程中，采用计算复杂度低的特征提取算法，并采用多种降维手段对所得的特征矩阵进行降维和归一化，降低处理所需时间；在该方法的识别过程中，将捕获的视频采用与训练过程相同的算法进行处理，之后放入训练得到的模型中进行检测和识别；该系统由五部分组成：视频采集模块、离线学习模块、行为识别模块、多线程处理模块和视频显示模块；该系统采用滑动窗口机制将实时捕获的视频处理成若干的视频段，在进行行为识别时对每个视频段进行处理，保证识别结果的实时更新。同时，将计算复杂度较高的特征提取和特征编码过程进行多线程处理，保证处理识别的实时性，可以实现快速准确的对视频中出现的行为进行识别和可视化显示，操作方便，便于扩展。
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公开(公告)号：CN105095866A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510422807.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00744 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种快速行为识别方法和系统，在该方法的训练过程中，采用计算复杂度低的特征提取算法，并采用多种降维手段对所得的特征矩阵进行降维和归一化，降低处理所需时间；在该方法的识别过程中，将捕获的视频采用与训练过程相同的算法进行处理，之后放入训练得到的模型中进行检测和识别；该系统由五部分组成：视频采集模块、离线学习模块、行为识别模块、多线程处理模块和视频显示模块；该系统采用滑动窗口机制将实时捕获的视频处理成若干的视频段，在进行行为识别时对每个视频段进行处理，保证识别结果的实时更新。同时，将计算复杂度较高的特征提取和特征编码过程进行多线程处理，保证处理识别的实时性，可以实现快速准确的对视频中出现的行为进行识别和可视化显示，操作方便，便于扩展。
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