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ji yu shen du xin xi he rgb tu xiang de xing wei shi bie suan fa
Author(s): 
Pages: 722-728
Year: Issue:  8
Journal: Pattern Recognition and Artificial Intelligence

Keyword:  Behavior RecognitionDepth InformationRGB ImageSupport Vector Machine;
Abstract: 人体行为识别是计算机视觉领域的一个热点问题,然而目前大部分算法都是仅使用RGB或深度视频序列,很少将它们结合起来进行行为识别.由于它们都有各自的优点且信息是互补的,因此文中研究深度图像和RGB图像的特性,不仅提出两种鲁棒的深度图和RGB图像上的行为描述算法,而且将它们有效融合,进一步结合多个不同核函数的SVM分类器在具有挑战性的DHA数据集上对它们进行评估.大规模实验结果表明,文中提出的行为描述算法性能比一些最具代表性算法的性能更好.同时,深度数据和RGB图像融合后算法性能得到进一步提高,比单独使用深度数据或RGB图像的性能更好,且具有较好的区分性和鲁棒性.
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