一种利用多分类隐任务学习的动作识别方法
本文提出了一种利用多分类隐任务学习来进行动作识别的方法，描述了模型的建立和优化求解步骤。利用多分类分类器进行动作分类，使得分类更加准确；使用KL距离作为损失函数，将模型的优化时间大大缩短；引入稀疏约束使模型更加鲁棒。实验结果表明本文提出的方法可以有效地建模图像序列中的动作并为其正确分类。
图像序列 动作识别 隐任务学习模型 损失函数
侯静怡 刘翠微 吴心筱
北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室,北京 100081
国内会议
珠海
中文
957-962
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）