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提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP，Space-Time Interest Point)来描述人体运动，然后提出使用慢特征分析(SFA, Slow Feature Analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解，最后使用概率潜在语义分析(pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA...
基于ML-pLSA模型的目标识别算法
目标识别 多种分割 多尺度 多尺度概率潜在语义分析(ML-pLSA)
2011/12/23
为了避免图像目标识别过程中识别结果对分割结果的过度依赖，该文提出了一种基于多尺度的概率潜在语义分析目标识别方法(Multi-Level-probabilistic Latent Semantic Analysis, ML-pLSA)。该方法利用多种分割算法对图像进行多尺度分割，再利用pLSA算法和词袋方法(Bag Of Words, BOW)对分割区域进行目标类别估计，最后联合多尺度的估计值给出最...