基于相对梯度的ISA模型的行为识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201210578578.6
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46
申请日期：
2012-12-28
申请人：
电子科技大学

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引证文献

著录项信息

专利名称	基于相对梯度的ISA模型的行为识别方法
申请号	CN201210578578.6	申请日期	2012-12-28
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2013-04-24	公开/公告号	CN103065158A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新西区西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	刘启和;陈雷霆;蔡洪斌;邱航;肖燕霞;周川
代理机构	成都中亚专利代理有限公司	代理人	陈亚石

摘要

本发明公开了一种基于相对梯度的ISA模型的行为识别方法，该方法采用改进的独立子空间分析算法来提取视频的局部特征；接着对所提取的局部特征进行聚类，得到聚类中心（即视觉关键词），对每个视频，建立视觉关键词直方图，则每个视频表示为基于视觉关键词直方图的特征向量；最后就是采用多类别支持向量机SVM对其进行分类，完成对行为的识别。本发明可以用于个体行为识别，也可以用于群体行为识别。本发明为一种基于相对梯度的算法，不需要求逆过程，收敛速度更快。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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