[发明专利]基于改进特征子集区分度的行为识别特征选择方法

摘要

本发明公开的基于改进特征子集区分度的行为识别特征选择方法，包括基于DFS的特征子集区分度衡量准则，建立样本特征集合，获取特征子集区分度衡量公式DFSS；基于信息论和概率论概念，获取两个随机变量之间的互信息，从而得到类内特征最小冗余性表达式；结合特征子集区分度衡量公式DFSS和类内特征最小冗余性表达式，定义最大相关和最小冗余的联合函数；训练最大相关和最小冗余的联合函数，完成选择过程。本发明行为识别特征选择方法，一方面加入了冗余性分析，删除冗余特征，在提高分类准确率的同时进一步降低了计算复杂度；另一方面，通过对最大相关和最小冗余的计算，既保证特征子集的类别间区分能力的同时，又减少各个特征间的冗余度。