[发明专利]一种基于稀疏低秩结构多任务学习的行为识别方法在审
| 申请号： | 201610120767.7 | 申请日： | 2016-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN105809119A | 公开（公告）日： | 2016-07-27 |
| 发明（设计）人： | 赵津浩;吴玉想;赵冲;王其聪 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于稀疏低秩结构多任务学习的行为识别方法，涉及视频图像处理。1)构建基于稀疏低秩结构的多任务行为识别优化问题；2)用交替方向法处理步骤1)构建的稀疏低秩不光滑凸优化问题；3)用线性交替方向法减少辅助变量的引用并简化步骤2)产生的子问题的运算；4)利用自适应惩罚进一步加快算法的收敛。采用稀疏低秩结构多任务学习的行为识别算法得到非光滑凸优化问题。利用计算机视觉的方法对视频序列中的图像进行自动分析,实现对摄像机拍摄的动态场景中人体行为的检测和识别，分析和判断目标的行为是属于哪一种人体常规行为。不仅获取学习任务之间的相关性，也能选取具有较强判别力的特征子空间，且对噪声样本有鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 结构 任务 学习 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏低秩结构多任务学习的行为识别方法，其特征在于包括如下步骤：1)构建基于稀疏低秩结构的多任务行为识别优化问题；2)用交替方向法处理步骤1)构建的稀疏低秩不光滑凸优化问题；3)用线性交替方向法减少辅助变量的引用并简化步骤2)产生的子问题的运算；4)利用自适应惩罚进一步加快算法的收敛。
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