ABSTRACT På grund av den bräckliga för den yttre miljön är det fortfarande svårt att känna igen den mänskliga aktiviteten inom området datorseende. Framför allt är erkännandet av subtila handlingar en svår uppgift att skilja från varandra. I detta dokument föreslog vi metoder för erkännande av mänskliga åtgärder baserade på förbättrad gles Gaussisk process latent variabel modell (GPLVM) och dolda villkorade slumpmässiga fält (HCRF). Först sammansmälte vi skelettinformationen och människokroppens rörelseegenskaper för att extrahera mänskliga aktionsegenskaper från en uppsättning aktionssekvenser. Och sedan föreslog vi en förbättrad gles GPLVM-algoritm för funktionsdimensionell minskning för att tillfredsställa visualisering och beräkning komplexitet för mänskliga åtgärder erkännande. Genom gles approximation med informationsvektorns maskin och den dynamiska processen för mänskliga åtgärder gör den förbättrade glesa GPLVM att actionfunktionerna kan representeras av den lågdimensionella banan i mångfaldiga rymden. Dessutom tillämpades HCRF för att erkänna egenskaperna hos mänskliga handlingar som härrör från mångahanda utrymmen och slutligen för att klassificera mänskliga handlingar. De föreslagna metoderna testas och utvärderas i den offentliga handlingsdatabasen. De experimentella resultaten visar att våra metoder kan uppnå bättre prestanda av funktionsdimensionering och visualisering och få en genomsnittlig igenkänningsnoggrannhet på 93,68 %. INDEX TERMS Image igenkänning, maskininlärning, funktionsextraktion, mångfaldig inlärning, dolda villkorliga slumpmässiga fält.
Cai m.fl. REF använde det dolda slumpmässiga fältet (HCRF) för att bevara tidsinformation.
Human Action Recognition Using Improved Sparse Gaussian Process Latent Variable Model and Hidden Conditional Random Filed
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}