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文檔簡介
1、如今,人們對便捷化和智能化生活的需求越來越多,基于視覺的人體行為識別分析被廣泛的應用在人機交互,安全防護,教育教學等領域。因此,高準確率的實現(xiàn)行為的識別和分析具有極大的價值和實際意義。但是由于行為的模糊性、關聯(lián)性和多樣性,造成了行為特征數(shù)據(jù)結構的難以預料性,從而導致在對行為特征數(shù)據(jù)進行聚類分析時,難以判斷聚類效果的優(yōu)劣。本文在多視角行為識別的背景下,結合不同的聚類算法對聚類有效性進行了一定的分析和研究,并將結合有效性指標的不同聚類算法應
2、用于多視角的行為特征數(shù)據(jù)的分析和建模中,取得了良好的效果。
本文闡述并分析了數(shù)據(jù)在未知劃分的情況下,其聚類的有效性,并對常用的有效性指標進行介紹,借鑒各有效性指標的優(yōu)勢,提出了一種結合類內緊致性和類間分離度的有效性指標(CS)。為驗證該有效性指標的有效性,本文將有效性指標與FCM,GK,GG三種聚類算法分別結合,并通過實驗分析將改進的有效性指標與其他指標進行比較,驗證了該指標的有效性。
從IXMAS多視角視頻庫的視頻
3、中提取時空特征點,并對五個視角下的同一行為建立遞歸圖,得到多視角行為特征數(shù)據(jù),然后通過對行為特征數(shù)據(jù)進行聚類,得到行為識別模型,并以此作為行為測試模板,最后對行為進行測試,判斷是否為同一行為。其中,聚類的效果對最終的行為識別有著重要的影響。良好的聚類效果有助于建立一個好的行為識別模型,提高行為識別率。本文將基于有效性指標的不同聚類算法應用到多視圖同類行為特征數(shù)據(jù)的分析中,將該有效性指標分別與FCM、GK以及GG三種聚類算法相結合,并分別
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