【摘 要】
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人体行为识别是计算机视觉研究的热点问题,现有的行为识别方法都是基于监督学习框架.为了取得较好的识别效果,通常需要大量的有标记样本来建模.然而,获取有标记样本是一个费
【机 构】
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合肥学院计算机科学与技术系,山西大学计算机与信息技术学院,厦门理工学院计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273291,71031006,41401521);山西省回国留学人员科研资助项目(2012-008);安徽高校自然科学研究项目(KJ2015A206);合肥学院重点建设学科项目(2014xk08);合肥学院学科带头人培养对象项目(2014dtr08);合肥学院人才科研基金项目(15RC07);厦门理工学院高层次人才项目(YKJ14014R)
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人体行为识别是计算机视觉研究的热点问题,现有的行为识别方法都是基于监督学习框架.为了取得较好的识别效果,通常需要大量的有标记样本来建模.然而,获取有标记样本是一个费时又费力的工作.为了解决这个问题,对半监督学习中的协同训练算法进行改进,提出了一种基于多学习器协同训练模型的人体行为识别方法.这是一种基于半监督学习框架的识别算法.该方法首先通过基于Q统计量的学习器差异性度量选择算法来挑取出协同训练中基学习器集,在协同训练过程中,这些基学习器集对未标记样本进行标记;然后,采用了基于分类器成员委员会的标记近邻置信
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