《表1 特征向量在不同算法之间的识别结果比较》
表2为UT-interaction数据集上主流算法的行为识别率。从表2可以看出,文献[16]采用嵌入空间多示例学习(Spatial Multiple Instance Learning,SMIL)方法获取多种视觉特征描述交互双方之间的交互信息,并用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行识别。该方法取得了除本文算法外最好的识别率,但它的实现比较复杂。本文提出的攻击性行为识别方法识别效果最好。实验结果表明,本文提出的方法有效性可行,具有较高的适应性,可达到实时应用。
图表编号 | XD0090229000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.10 |
作者 | 陈皓、肖利雪、李广、潘跃凯、夏雨 |
绘制单位 | 西安邮电大学计算机学院、西安邮电大学计算机学院、西安邮电大学计算机学院、西安邮电大学计算机学院、西安邮电大学计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |