基于层次聚类多任务学习的人类行为识别

来源 :自动化仪表 | 被引量 : 1次 | 上传用户：lskiba

【摘要】

：

为了实现对人类行为的有效识别,提出了一种基于层次聚类多任务学习(HC-MTL)的人类行为识别方法。采用正则化最小二乘法制定目标函数,并对模型参数和分组信息这2个潜在的变量进行联合优化。使用聚类范数正则化方式进行多任务学习,并求解任务相关性,进而对人类行为进行有效识别。该方法打破了所有行为是独立的个人学习的假设,通过任务聚类的方式建立起多任务之间的关系,共享同类任务之间的相关信息,提高了人类行为识别

【作者】

：

李云红郑婷婷王震亚王延年惠史科

【机构】

：

西安工程大学电子信息学院

【出处】

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自动化仪表

【发表日期】

：

2017年10期

【关键词】

：

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