【摘 要】
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3D行为识别在图像检索、智能监控、人机交互等领域有广阔的应用前景,是近年来人工智能领域的研究热点,经过国内外学者的不懈努力,取得了长足发展,但由于非理想的成像条件和动作内容的复杂多变,3D行为识别仍有许多亟待解决的问题:如动作序列缺乏统一有效的特征描述、低层图像特征和高层动作类别之间的语义鸿沟、缺少可靠的语义特征时域分析模型等。针对上述问题,拟在两个方面展开研究:1)基于动作序列的RGBD多模式数
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3D行为识别在图像检索、智能监控、人机交互等领域有广阔的应用前景,是近年来人工智能领域的研究热点,经过国内外学者的不懈努力,取得了长足发展,但由于非理想的成像条件和动作内容的复杂多变,3D行为识别仍有许多亟待解决的问题:如动作序列缺乏统一有效的特征描述、低层图像特征和高层动作类别之间的语义鸿沟、缺少可靠的语义特征时域分析模型等。针对上述问题,拟在两个方面展开研究:1)基于动作序列的RGBD多模式数据特性,研究通过多卷积神经网络获得3D动作的多时空表达;2)研究运用图模型描述动作视觉属性间的语义和几何关系,来约束多任务联合语义属性优化学习,消除语义鸿沟;最终实现3D动作序列的复杂行为识别。
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