《表2 不同算法在Weizmann人体行为库上的表现》

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《基于稀疏张量判别分析的人体行为识别》

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表2是各个算法对Weizmann库中人体行为的识别率，可以看出，由于TLFDA算法能更好地保留图像的张量空间结构特征，最大限度地保存张量在多个方向上最具判别能力的特征，因此识别率高于传统的LFDA算法。而STLFDA算法将稀疏限制引入到判别子空间中，既满足了TLFDA算法的目标，又保证了得到的投影矩阵的稀疏性，从而提高了识别的准确率。