[发明专利]基于跨域字典学习的人体动作识别方法在审
| 申请号： | 201410268661.2 | 申请日： | 2014-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN104063684A | 公开（公告）日： | 2014-09-24 |
| 发明（设计）人： | 邵岭;朱凡 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘谦;朱小兵 |
| 地址： | 215101 江苏省苏州市吴中区木*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于跨域字典学习的人体动作识别方法，包括：通过跨域的动作识别框架基于源域数据的方法来扩展目标域训练样本间的类内差异以增强现有识别系统的性能，以在目标域人工标注的动作信息的基础上，从一个不同域所获得的标注的数据作为源域提供；通过判别性跨域词典学习方法学习一个域自适应字典对，并将具有不同分布的数据迁移到同一个特征空间中，以使得不同域数据间特征分布相匹配；不进行不同域之间的对应标注信息，以便适应到现实中不同的迁移学习。本发明提供的方法，通过一个源域数据库相关动作的数据分布将去适应目标域内动作的数据分布，通过此方法可以学习得到一个具有重建性、判别性以及域自适应性的字典对。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 字典 学习 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于跨域字典学习的人体动作识别方法，其特征在于，包括：通过跨域的动作识别框架基于源域数据的方法来扩展目标域训练样本间的类内差异以增强现有识别系统的性能，以在目标域人工标注的动作信息的基础上，从一个不同域所获得的标注的数据作为源域提供；通过判别性跨域词典学习方法学习一个域自适应字典对，并将具有不同分布的数据迁移到同一个特征空间中，以使得不同域数据间特征分布相匹配；不进行不同域之间的对应标注信息，以便适应到现实中不同的迁移学习。
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