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J-GLOBAL ID：201702280441866163   整理番号：17A0300216

LERBFアルゴリズムに基づく人間行動の自己相似性認識【JST・京大機械翻訳】

Self Similarity Recognition of Human Behavior Based on LERBF Algorithm

著者 (3件)： Wang Zhirui (Department of Computer and Information Engineering, SanJiang University) ,  Liu Zhengtao (Department of Computer and Information Engineering, SanJiang University) ,  Huang Hui (Department of Computer and Information Engineering, SanJiang University)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 23  号： 11  ページ： 1784-1789  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の人間動作挙動認識プロセスにおいて,一般的には,ある種の動作挙動の認識に焦点を合わせて,このアルゴリズムの汎用性と実用性は比較的悪く,局所的証拠RBFアルゴリズム(LOCAL)に基づいている。人間動作の自己相似性認識を,高レベル挙動特性において実現した。まず第一に,一般化自己相似性時変特性に基づいて,人間動作挙動の局所的特徴を抽出して,人間行動の自己相似性局所的特性マトリックスを確立するために,オプティカルフローの時間-空間的注目点を結合した。第二に,SVMの学習プロセスに基づいて,個々の挙動の独立認識機構を確立して,提案したLERBFの特徴融合の理論を結合して,構造の分類最適化機構を確立して,分類精度を改良した。最後に,実験結果は,LERBFが90%の認識精度と最も速い計算速度を持ち,提案した認識アルゴリズムがより高い計算効率と精度を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *人間行動 ,  計算機処理速度 ,  最適化 ,  *自己相似性 ,  オプティカルフロー ,  *アルゴリズム ,  汎用性 ,  計算効率 ,  特徴融合 ,  実用性 ,  改変
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  認識精度 ,  分類精度 ,  学習過程 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Local feature ,  evidence theory ,  neural network ,  fusion recognition

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  人間行動 ,  自己相似性