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基于L2,1范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别

作者:宋相法; 张延锋; 郑逢斌行为识别深度图像序列超法向量稀疏特征选择l21范数

摘要:结合L2,1范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L2,1范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用线性分类器Liblinear进行分类。在MSR Action3D数据库上的实验结果表明,所提方法使用2%的超法向量特征获得的识别率为94.55%,并且具有比其他方法更高的识别精度。

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计算机科学

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