视频监控中行为模式学习与手语手势识别研究
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发布时间: 2025-08-17 01:26:59 阅读量: 2 订阅数: 4 

### 视频监控中行为模式学习与手语手势识别研究
#### 1. 视频监控中行为模式的无监督分析
在视频监控领域,学习常见的行为模式是一个重要的问题。在无监督的情况下,我们使用标签作为真实值来评估结果的优劣,以建立真实(标注)行为与估计行为(即聚类)之间的对应关系。
##### 1.1 聚类关联方式
- **严格聚类关联**:假设真实行为和估计行为之间存在唯一的对应关系。为了避免高聚类数的解决方案被抑制,我们使用真实聚类数的先验知识 \(N_T\)(在实验中 \(N_T = 8\))来限制聚类数,只考虑估计聚类数 \(N_C\) 在 \([N_T - \delta, N_T + \delta]\) 范围内的解决方案,其中 \(\delta \geq 0\) 是整数。
- **宽松聚类关联**:允许一个真实行为对应多个估计聚类。在这种情况下,我们忽略聚类数的约束,最佳解决方案对应最高的正确关联率。
##### 1.2 多线索集成下字母表性能
当采用多线索集成时,我们计算了一系列字母表的性能。以下是严格关联率的表格:
| Alphabet | WP | WS | WM | WD | THpoints | THtrj | # Clusters | % |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0.85 | 6 | 50.53 |
| 2 | 0 | 0 | 0.5 | 0.5 | 1 | 0.75 | 7 | 52.61 |
| 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0.9 | 7 | 34.85 |
| 4 | 0 | 0.5 | 0 | 0.5 | 0.95 | 0.9 | 8 | 48.96 |
| 5 | 0 | 0.5 | 0.5 | 0 | 1 | 0.7 | 6 | 21.90 |
| 6 | 0 | 1 | 0 | 0 | – | – | – | – |
| 7 | 0.5 | 0 | 0 | 0.5 | 0.95 | 0.5 | 7 | 55.51 |
| 8 | 0.5 | 0 | 0.5 | 0 | – | – | – | – |
| 9 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | – | – | – | – |
| 10 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.5 | 7 | 59.00 |
| 11 | 0.25 | 0.25 | 0.25 | 0.25 | 0.95 | 0.85 | 8 | 49.37 |
| 12 | 0 | 0.33 | 0.33 | 0.33 | 0.9 | 0.75 | 7 | 49.29 |
| 13 | 0.33 | 0 | 0.33 | 0.33 | 0.95 | 0.6 | 7 | 65.80 |
| 14 | 0.33 | 0.33 | 0 | 0.33 | 0.9 | 0.7 | 7 | 55.60 |
| 15 | 0.33 | 0.33 | 0.33 | 0 | – | – | – | – |
从表格中可以看出,字母表 13 的性能最佳,它基于考虑目标的位置和动态信息对输入空间进行划分。
##### 1.3 不同表示方法的比较
我们还比较了不同表示方法在严格和宽松聚类关联下的性能:
- **严格关联**:
| # C
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