本文關(guān)鍵詞：分層樹結(jié)構(gòu)字典編碼的行為識別　出處：《中國圖象圖形學(xué)報》2014年07期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：目的基于學(xué)習(xí)字典的稀疏編碼能夠自適應(yīng)地表示信號。然而,傳統(tǒng)學(xué)習(xí)字典的原子之間缺少關(guān)聯(lián),信號的相似性在編碼后缺失。考慮到結(jié)構(gòu)化稀疏表示的魯棒性和判別性能力,結(jié)構(gòu)化字典的構(gòu)建成為一個重要的任務(wù)。方法依據(jù)標準的凸優(yōu)化字典學(xué)習(xí)算法,引入數(shù)據(jù)點編碼路徑的約束(由上層原子激活的索引規(guī)劃下層的索引),構(gòu)思了一種樹結(jié)構(gòu)字典學(xué)習(xí)框架。結(jié)果實驗結(jié)果表明,局部描述符的稀疏表示具有較好的魯棒性和判別性,同時在KTH數(shù)據(jù)庫上人體行為識別實驗與其他類似文獻方法相比獲得了較高的識別精度,其中,時空梯度方向直方圖(HOG3D)的編碼識別結(jié)果達到97.99%。結(jié)論通過實驗結(jié)果,觀察到采用本文構(gòu)建的字典編碼信號具有較好的魯棒性和判別性,更好的適合分類任務(wù)。
[Abstract]:Objective to study the sparse encoding dictionary can adaptively based on signal. However, the lack of correlation between the traditional learning dictionary of atoms, the lack of similarity in signal encoding. After taking into account the structured sparse representation of robustness and discriminative ability, build a structured dictionary is an important task. The dictionary learning algorithm of convex optimization method according to the standard, the data encoding path constraints (lower index planning activated by the index of the atomic layer), the idea of a tree structured dictionary learning framework. The experimental results show that the sparse local descriptor representation has better robustness and discrimination, while in the KTH database and other human behavior recognition experiment similar methods in the literature compared to obtain a higher recognition accuracy, the spatio-temporal gradient direction histogram (HOG3D) encoding the identification results of the reach 97.99%. The test results show that the dictionary coding signal constructed in this paper has good robustness and discriminability, and it is better suited for classification tasks.

【作者單位】： 東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(60971098,60672094)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 0引言采用傳統(tǒng)的方法對海量的圖像或視頻數(shù)據(jù)處理、分析、理解、存儲和傳輸已不能滿足當(dāng)今需求,如何將這些龐大的數(shù)據(jù)實現(xiàn)簡潔、自適應(yīng)的表達,同時消除人類理解與底層數(shù)據(jù)之間的鴻溝成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問題之一。近年來,海量數(shù)據(jù)的稀疏表示已有較好的發(fā)展,表現(xiàn)出了重要的研究

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本文編號：1406697