动作识别算法的评估策略探讨

作     者：高赞 张桦 蔡安妮 

作者机构：计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津理工大学天津300384 天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津理工大学天津300384 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 

基　　金：国家自然科学基金(90920001) 天津市科技支撑计划(10ZCKFGX00400)资助项目 

出 版 物：《光电子．激光》 (Journal of Optoelectronics·Laser)

年 卷 期：2012年第23卷第6期

页      码：1166-1172页

摘      要：以时空兴趣点特征和支持向量机(SVM)分类器识别方法为基本算法,在广泛使用的公开动作数据集KTH上,从不同角度考察评估策略对动作识别算法性能的影响。实验表明,当采用不同的交叉实验方法时,算法性能的波动最大达到10.5%,而不同数据集划分方法对算法性能的影响则达到11.87%。因此,通过量化分析得出的结论,可以充分地比较现有算法的真实差异,并为设计合理的评估策略提供参考。

主 题 词：时空特征 支持向量机(SVM) 动作识别 评估策略 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16136/j.joel.2012.06.035

馆 藏 号：203703859...