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面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进被引量：1: 2014年; 提出了一种面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进方法。首先,将Kinect提供的关节点数据作为姿态特征,采用Levenstein距离改进流形学习算法中的拉普拉斯特征映射算法,并映射到二维空间得到待识别行为的嵌入空间;其次,结合待识别行为的嵌入空间和训练数据建立先验模型;最后,通过重新设计的粒子动态模型和观察模型,采用粒子滤波算法进行行为识别。实验结果表明,该方法可以对重复动作、遮挡,以及动作幅度和速度都有明显差异的行为进行较好的识别,总体识别率达到92.4%。; 金成彬崔荣一金小峰; 关键词：粒子滤波流形学习拉普拉斯特征映射

基于深度图像的人体行为聚类分析方法的研究: 人体行为分析是计算机视觉研究领域备受关注的前沿方向。目前，大多数行为识别和分析都是针对特定异常行为进行的，需要事先根据应用环境的不同，定义所要识别与分析的特定行为。面向未知环境或未知行为，这些人体行为分析方法将失去有效性...; 金成彬; 关键词：聚类分析粒子滤波拉普拉斯特征映射深度图像; 文献传递

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金成彬