检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2017年第2期45卷 328-336页

作者：刘威周婷袁淮赵宏东北大学研究院辽宁沈阳110819 东软集团股份有限公司辽宁沈阳110179

图像3D空间布局理解在自动驾驶系统以及目标识别中扮演着重要的角色.本文提出一种基于多条件随机场模型集成的图像3D空间布局理解算法.首先,基于多次图像分割生成多个不同尺度的超像素图像;然后,结合LBP表面纹理特征、LM滤波器组获得的... 详细信息

图像3D空间布局理解在自动驾驶系统以及目标识别中扮演着重要的角色.本文提出一种基于多条件随机场模型集成的图像3D空间布局理解算法.首先,基于多次图像分割生成多个不同尺度的超像素图像;然后,结合LBP表面纹理特征、LM滤波器组获得的方向纹理特征、颜色特征以及图像中超像素的位置和形状特征,建立各尺度的超像素图像中超像素的特征表达;最后,为各尺度的超像素图像分别构建相应的条件随机场模型,并应用D-S证据合成理论对多个条件随机场模型的推断结果进行集成,实现对图像3D空问布局的理解.在公共数据集GC和KITTI Layout上的实验结果表明,同已有算法相比,本文提出的算法提高了图像3D空间布局理解的准确率.

关键词： 3D空间布局多次图像分割超像素特征表达条件随机场模型证据合成

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基于条件随机场模型的汉语功能块自动标注

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计算机研究与发展 2010年第2期47卷 336-343页

作者：李国臣王瑞波李济洪山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算中心太原030006

汉语组块分析是将汉语句子中的词首先组合成基本块,进一步组合形成句子的功能块,最终形成一个具有层次组合结构的汉语句法描述结构.将汉语功能块的自动标注问题看作序列标注任务,并使用词和基本块作为标注单元分别建立标注模型.针对不... 详细信息

汉语组块分析是将汉语句子中的词首先组合成基本块,进一步组合形成句子的功能块,最终形成一个具有层次组合结构的汉语句法描述结构.将汉语功能块的自动标注问题看作序列标注任务,并使用词和基本块作为标注单元分别建立标注模型.针对不同的标注模型,分别构建基本块层面的特征集合,并使用条件随机场模型进行汉语功能块的自动标注.实验数据来自清华大学TCT语料库,并且按照8∶2的比例切分形成训练集和测试集.实验结果表明,与仅使用词层面信息的标注模型相比,基本块特征信息的适当加入可以显著提高功能块标注性能.当使用人工标注的基本块信息时,汉语功能块自动标注的准确率达到88.47%,召回率达到89.93%,F值达到89.19%.当使用自动标注的基本块信息时,汉语功能块的标注的准确率为84.27%,召回率为85.57%,F值为84.92%.

关键词：汉语基本块汉语功能块条件随机场模型句法分析序列标注

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基于条件随机场模型的“评价特征-评价词”对抽取研究

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情报学报 2017年第4期36卷 411-421页

作者：李志义王冕赵鹏武华南师范大学经济与管理学院广州510006

自媒体环境下对海量评价信息进行情感分析与监控已越发重要,它不仅可推动观点挖掘的深入研究,而且可帮助企业探索用户需求以产生巨大的商业价值。本文在条件随机场模型(CRFs)的基础上,结合句法特性,通过实验选取合适的句法特性组合,寻... 详细信息

自媒体环境下对海量评价信息进行情感分析与监控已越发重要,它不仅可推动观点挖掘的深入研究,而且可帮助企业探索用户需求以产生巨大的商业价值。本文在条件随机场模型(CRFs)的基础上,结合句法特性,通过实验选取合适的句法特性组合,寻找评价特征提取的路径;其次,构建了手机领域的评论语料库。然后,利用句法分析器把评论短句分解成相应的句法树,分析评价特征词和评价词之间存在的依存关系以及观点信息的完整性结构,利用算法将〈评价特征,评价词〉对从评论语料中抽取出来。提出了基于依存语法的〈评价特征,评价词〉对抽取方法,利用***对〈评价特征,评价词〉对进行了可视化展示。从实验结果看,本方法能提高评价特征提取的准确性,并能正确地获取观点信息,为极性判断和完整的观点挖掘做了铺垫。

关键词：条件随机场模型评价特征评价词抽取语义分析挖掘

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一种基于语义关系与条件随机场模型的电子商务情感评价单元识别方法

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系统科学与数学 2020年第1期40卷 63-80页

作者：陈苹冯林余游徐其凤四川师范大学计算机科学学院成都610101

为了解决海量电商评价信息中每个评价对象的情感倾向性和评价对象与评价词不匹配问题,提出一种结合句法关系与语义关系的多粒度条件随机场模型抽取评价单元方法SSMCRFs(syntactic semantic and multi-grained conditional random fields... 详细信息

为了解决海量电商评价信息中每个评价对象的情感倾向性和评价对象与评价词不匹配问题,提出一种结合句法关系与语义关系的多粒度条件随机场模型抽取评价单元方法SSMCRFs(syntactic semantic and multi-grained conditional random fields,SSMCRFs).首先,爬取京东商城的评论数据为基础数据,将评论文本进行句法关系,语义关系等处理;然后,使用TF-IDF算法对预处理后的数据集进行统计分析,以确定用户的关注度;最后,使用条件随机场模型进行评价单元识别.实验结果表明,SSMCRFs在识别评价单元上准确率达到92.92%,召回率达到93.25%,F值达到93.08%.相对于马晓君等(2017)的方法,SSMCRFs方法在准确率,召回率,F值上均有较大的提高.

关键词：评价单元识别句法分析语义分析条件随机场模型

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基于条件随机场模型的数据异常检测算法

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计算机工程与科学 2015年第9期37卷 1756-1760页

作者：王文珂文雅玫蔡喆国防科学技术大学计算机学院湖南长沙410073 湖南省烟草专卖局(公司)经济信息中心湖南长沙410004

企业数据中心作为辅助决策的重要工具,保证其数据的及时性、准确性和科学性是最基本的要求和最核心的原则。对于数据异常的情况,若仅依靠人为的经验在海量数据中进行判断是很困难的,也是不科学且低效的。针对企业购销存数据的准确性问题... 详细信息

企业数据中心作为辅助决策的重要工具,保证其数据的及时性、准确性和科学性是最基本的要求和最核心的原则。对于数据异常的情况,若仅依靠人为的经验在海量数据中进行判断是很困难的,也是不科学且低效的。针对企业购销存数据的准确性问题,研究了基于机器学习的数据异常检测算法。由于购销存数据是由一组相对固定的数据项组成,可以看作是一个结构化数据序列,因此选择了解决结构化序列预测问题最为有效的条件随机场模型CRFs。通过对大量历史数据进行学习,分析出数据的自身规律以及关联关系,使计算机具备自动检测异常的能力。实验结果表明了该算法的有效性。

关键词：数据中心机器学习数据异常检测条件随机场模型

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基于条件随机场模型的视频目标分割算法研究

基于条件随机场模型的视频目标分割算法研究

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作者：褚一平浙江大学计算机科学与技术学院

学位级别：博士

视频目标分割是计算机视觉领域的一个热点问题，它是视频监视、人机交互以及视频编辑等众多应用系统的基础，高效准确的视频目标分割算法可以大大降低后继应用的处理难度。视频目标分割算法有自动视频目标分割算法和交互式视频目标分割... 详细信息

视频目标分割是计算机视觉领域的一个热点问题，它是视频监视、人机交互以及视频编辑等众多应用系统的基础，高效准确的视频目标分割算法可以大大降低后继应用的处理难度。视频目标分割算法有自动视频目标分割算法和交互式视频目标分割算法两种，其中自动视频目标分割算法的应用比较广泛，本文的视频目标分割算法都属于自动视频目标分割算法。自动视频目标分割算法按对视频序列的处理层次可以分为低级层次的分割算法、中级层次的分割算法和高级层次的分割算法，我们在这三个层次上分别提出了相应的分割算法。本文的第一章为研究背景，第二章提出了一种基于加权模型的前景和阴影概率模型，第三章提出了一种基于二维条件随机场模型的视频阈值化方法，在第四章中提出了基于分层条件随机场模型的视频目标分割算法，在第五章中我们提出了一种融合目标识别信息的多目标视频分割算法，在第六章中给出了一个视频交通流量统计系统。\n 本文取得的研究成果和创新点主要表现在以下几个方面：\n 1)提出了一种基于加权模型的阴影和前景的建模方法低级层次的分割算法一般在像素级别上对视频序列的背景、阴影以及前景进行建模实现分割。活动阴影是影响视频目标分割算法效果的一个重要的因素，有效地处理活动阴影可以提高分割的质量。本文的第二章提出了一种基于加权模型的阴影和前景的建模方法，它可以处理室内户外多种环境中的活动阴影。阴影模型在像素级别上对视频序列中的活动阴影建模，并计算出分布概率。前景模型通过加权的方法对视频序列中的前景目标进行建模获得它们的分布概率。这些模型的分布概率可以为后继章节中更高层次的分割算法提供必需的数据。\n 2)提出了一种基于二维条件随机场模型的视频阈值化方法一般情况下，低级层次的分割算法的分割结果中会出现许多误分类，而中级层次的分割算法中，这些误分类可以通过融合视频序列的邻域关系得以纠正。在第三章中，我们提出了一种基于二维条件随机场模型的视频阈值化方法，它属于中级层次的分割算法。这种方法根据第二章中的背景、阴影和前景的分布模型以及视频序列的邻域关系定义相应的特征函数，同时构造了一个二维条件随机场模型，利用这个模型对这些特征函数进行约束建模，通过推断算法求出全局最优解获得最终的分割结果。\n 3)提出了一种基于分层条件随机场模型的视频目标分割算法基于二维条件随机场模型的视频阈值化方法可以消除像素级别的分割算法所产生的误分类问题。但是当误分类的像素块尺寸比较大时，仅仅依靠二维条件随机场模型对视频序列的时空域邻域关系的约束是无法纠正的。为了解决这个问题，我们在第四章中引入了视频序列的局部邻域关系和全局邻域关系，并对隐条件随机场模型进行扩展，构建了一个分层条件随机场模型。利用分层条件随机场模型对视频序列的局部邻域关系和全局邻域关系进行约束，可以纠正尺寸比较大的像素块误分类。。\n 4)提出了一种融合目标识别信息的多目标视频分割算法在视频监视领域，常用的基于背景建模的分割方法存在一些局限性，比如需要视频序列的背景相对固定、需要对活动阴影进行特别处理以及多目标分割的困难性。在第五章中提出了一种融合目标识别信息的多目标视频分割算法，它属于高级层次的分割算法，算法可以对视频中包括相互遮挡以及残缺不全等多种特殊的目标进行分割。融合目标识别信息的多目标视频分割算法由训练部分和分割部分组成。在训练部分中通过对训练数据集的学习构建特征字典，并获得分层条件随机场模型的参数。在分割部分利用分层条件随机场模型对特征函数进行约束求解，可以获得一个融合自顶向下信息和自底向上信息的分割结果。\n 5)视频交通流量统计系统的初步研究基于视频的交通流量统计方法是近几年提出来的新方法，它与一些传统的方法相比具有很多的优点。\n 第六章给出了一种基于视频目标分割算法的视频交通流量统计系统，整个系统主要由目标分割和目标跟踪两部分组成。在目标分割部分中，系统根据不同的应用环境选择不同的分割算法。目标跟踪部分是在目标分割部分的基础上通过搜索相邻视频帧之间目标的最短帧间距离来实现，并把颜色特征作为跟踪的辅助信息。我们实现了视频交通流量统计系统的原型，它可以用来对车辆流量的统计，并可以根据流量信息估计出交通繁忙等级。

关键词：视频目标分割算法计算机视觉条件随机场模型

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基于条件随机场模型的异常行为检测方法研究

基于条件随机场模型的异常行为检测方法研究

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作者：刘皓中国科学技术大学

学位级别：博士

异常行为检测是提高视频监控智能化程度的一个主要途径,是计算机视觉领域一个重要且富有挑战的研究型课题。对异常行为检测方法的研究具有重要的应用前景及学术价值,对国防安全、公共安全,家庭看护都具有非常重要的意义。随着图像处理... 详细信息

异常行为检测是提高视频监控智能化程度的一个主要途径,是计算机视觉领域一个重要且富有挑战的研究型课题。对异常行为检测方法的研究具有重要的应用前景及学术价值,对国防安全、公共安全,家庭看护都具有非常重要的意义。随着图像处理技术和模式识别技术近年来的进步,异常行为检测技术取得了长足的发展,但是目前依然存在着行为特征描述复杂,检测率不高,异常行为难以定义的问题,针对上述问题本文展开了基于条件随机场模型的异常行为检测方法的研究,主要研究内容和创新性工作总结如下： 1)针对当前对行为序列提取的特征难以精确描述人体动作的问题,考虑到3D骨架具有数据量少且保留了关键信息的优点,本文提出一种基于3D骨架和人体坐标系的特征提取方法。该方法首先将人体分成五个部分,然后基于人体躯干建立人体坐标系,用坐标系的运动描述人的全局运动,用坐标系内各人体关节点的运动描述人的局部运动。在这个过程中提取了多种特征,完成了对人体运动精细化的描述。本文使用姿态变换参数描述当前姿态,通过合理的定义人体标准姿态,降低了特征的维数。 2)分析了时域上下文信息在行为识别中的重要性,针对HMM严格的条件独立假设及在对行为上下文信息建模上的不足,提出了一种基于CRF模型的行为识别方法,给出了用于行为建模的CRF模型结构、势函数定义以及行为建模方法,最后对HMM及CRF模型进行性能评估,实验结果表明该方法相比HMM模型可以更好的对时域上下文信息建模,能够较准确的进行行为识别。 3)为了融合目标的多种特征进行行为识别,本文提出一种基于MCRF模型的行为识别方法。该方法首先提取目标的多种特征,使用CRF模型对每种特征建模,形成多个CRF模型,然后将所有的CRF模型组合起来得到最终的MCRF模型,通过训练获取模型的参数,并对不同的特征赋予不同的权重,最后对行为进行识别。实验结果表明该方法取得了较高的识别率。 4)分析了人体行为中各个部位之间的空域上下文信息,提出了一种星形结构的条件随机场模型(Star-CRF),该模型是CRF模型在模型结构和势函数上的扩展,可以同时对时域上下文信息和空域上下文信息进行建模。本文使用Star-CRF对人体结构的躯干和四肢五个部分联合建模,并在双位置势函数中引入了特征,加强联系上下文信息的能力,最后使用身体五个部分的联合推断结果作为行为识别的依据。实验结果表明该方法识别率较高,并且可以抵抗一部分自遮挡带来的影响。 5)针对异常行为单纯从肢体动作难以检测的问题,提出一种基于肢体与表情的异常行为检测思路。本文在该思路‘下提出了3种检测方法,包括联合标记法、特征融合法和二次分类法。

关键词：异常行为检测特征提取条件随机场模型行为识别表情识别

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条件随机场模型在中文人名识别中的研究与实现

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现代计算机 2012年第14期18卷 3-7页

作者：唐钊中国科学技术大学软件学院合肥230052

中文人名的识别至今还是自然语言研究领域一个比较困难的课题,因此提出一种基于条件随机场模型的文中人名识别方法。条件随机场模型是一种无向图模型,有效避免有向图在标记的过程中出现偏执的问题,并且通过二次识别,有效解决人名在上下... 详细信息

中文人名的识别至今还是自然语言研究领域一个比较困难的课题,因此提出一种基于条件随机场模型的文中人名识别方法。条件随机场模型是一种无向图模型,有效避免有向图在标记的过程中出现偏执的问题,并且通过二次识别,有效解决人名在上下文环境中的识别问题。通过实验分析,基于条件随机场模型的人名识别能比较准确地识别出中文的人名。

关键词：人名识别自然语言条件随机场模型

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面向高分辨率遥感影像变化信息提取的条件随机场模型研究

面向高分辨率遥感影像变化信息提取的条件随机场模型研究

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作者：吕鹏远武汉大学

学位级别：博士

多时相遥感影像具有对大范围地表覆盖提供长时序、连续观测的优势。利用遥感影像变化检测技术,能够提取多时相遥感影像中的变化信息,从而定性、定量的反映地表覆盖变化情况,为土地调查、城市研究、生态系统监测、灾害监测评估以及军事... 详细信息

多时相遥感影像具有对大范围地表覆盖提供长时序、连续观测的优势。利用遥感影像变化检测技术,能够提取多时相遥感影像中的变化信息,从而定性、定量的反映地表覆盖变化情况,为土地调查、城市研究、生态系统监测、灾害监测评估以及军事侦察等应用提供技术支撑。随着国内外系列高分辨率卫星的发射,多时相遥感影像的空间分辨率从米级提升到亚米级,对地表覆盖精细变化检测提供了数据基础。然而,由于高空间分辨率影像固有的光谱可变性问题,即地物光谱类内方差增大,类间方差减小,使得变化检测结果更易受到不同时相影像光谱、几何质量差异的影响,导致变化/未变化、不同变化类型样本难以区分,阻碍了多时相高分辨率影像在实际生产中的应用。目前,空-谱特征提取、面向对象等方法是挖掘影像中空间信息的常用手段,然而,该类方法仍旧存在特征、尺度选择困难等问题,难以顾及影像局部-全局特性,对不同研究区域、不同数据源算法鲁棒性较差。随机场模型作为一种无向概率图模型,能够通过局部势能函数的构建,在统一的概率框架下表达影像全局统计特性,有效建模影像中的空间上下文信息,在影像处理领域受到了广泛关注。其中,马尔可夫随机场是一种传统的随机场模型,能够有效对标记影像中的空间上下文信息建模,已被应用于中低分辨率光学、SAR影像变化检测中。然而,马尔可夫随机场作为一种生成式概率模型框架,其模型构建中较强的独立性假设限制了该模型在光谱、空间变化模式更加复杂的高空间分辨率影像变化检测中的应用。条件随机场作为一种判别式概率图模型,相比于马尔可夫随机场,具有建模灵活的优势,更加适用于处理高空间分辨率影像变化信息提取。但目前未有针对高空间分辨率遥感影像变化检测问题的系统性的随机场模型研究成果。将随机场模型应用于高空间分辨率遥感影像变化检测仍然存在以下问题:1)一元势能对变化/未变化样本判别能力弱;2)二元势能无法描述高分辨率影像精细结构信息;3)随机场模型无法顾及大尺度空间上下文信息;4)模型不具备多类型变化识别能力。针对上述问题,本论文对条件随机场在高空间分辨率遥感影像变化检测中的应用展开了系统的研究,创造性的提出了基于条件随机场的高分辨率遥感影像变化检测模型。论文主要内容与创新之处包含:(1)系统的阐述了光学遥感影像变化检测的研究现状,原创性地归纳了影响高空间分辨率影像变化检测精度的主要因素,并有针对性地介绍了条件随机场模型的基本理论方法与研究进展。(2)针对条件随机场模型对变化/未变化样本判别能力弱的问题,提出了多特征融合的条件随机场变化检测方法,在一元势能建模中同时考虑影像光谱-空间信息,提高模型初始化精度,缓解一元势能建模误差在模型推理过程中累积,导致优化精度下降的问题。(3)在空间结构信息提取方面,传统二阶条件随机场模型使用各项同性二元势能函数,无法顾及影像局部领域结构的形状、方向性特征。本文提出一种结构条件随机场模型,利用具有不同形状、方向二元势能结构的成对条件随机场模型提取高分辨率影像变化信息的完备描述,并考虑影像局部结构特征的尺寸、方向特性提取影像局部结构的最优特征表达,提高条件随机场模型对于高分辨率影像空间结构变化信息的提取能力。(4)在大尺度空间上下文信息挖掘方面,提出了结合面向对象技术的混合条件随机场模型。常用的二阶条件随机场模型通过二元势能构建邻域像素间的空间上下文信息,无法有效提取影像对象的空间信息,使得模型在对象尺度判别能力、边界轮廓保护方面效果不佳。为此,通过势能函数构建的方式将传统条件随机场模型与面向对象方法相结合,使得模型兼顾像素-邻域-对象-全局变化信息挖掘能力。(5)在变化识别方面,提出了基于标记空间的条件随机场模型。传统条件随机场模型在建模过程中依赖于观察影像提供的像素判别信息,当面对不同源数据时,传统变化检测方法难以有效对变化类型进行识别。因此本文提出一种基于标记空间的条件随机场变化识别模型,将影像数据变换到标记空间,使不同源影像数据、专题数据能够在统一的基准下进行比较。并利于基于超像素的局部统计方法构建条件随机场势能,使随机场模型兼顾空间细节保持与变化类型识别能力。本文面向多时相高空间分辨率遥感影像变化检测这一应用需求,系统的总结分析了影响变化检测结果的因素,有针对性的开展了面向高空间分辨率影像变化检测的条件随机场模型研究,并构建了基于条件随机场的高分辨率影像变化检测原型系统,为应用部门提供了基础。

关键词：遥感变化检测变化识别多时相高分辨率影像条件随机场模型

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基于条件随机场模型的连续行为识别

基于条件随机场模型的连续行为识别

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作者：张玉燕南京工业大学

学位级别：硕士

人体行为分析和识别是计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、虚拟现实等领域有了丰硕的研究成果。由于视觉系统的复杂性、运动目标的多样性等因素，使得行为识别技术与实用需求还存在一定距离，仍需要深入研究。因此本文以应用为... 详细信息

人体行为分析和识别是计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、虚拟现实等领域有了丰硕的研究成果。由于视觉系统的复杂性、运动目标的多样性等因素，使得行为识别技术与实用需求还存在一定距离，仍需要深入研究。因此本文以应用为出发点，针对运动人体的特征提取与描述、行为序列的分割、连续动作行为识别等技术和方法开展研究。\n 首先，对自适应混合高斯模型和背景减除法的原理进行阐述，说明各自的优缺点及适用的场合。在此基础上，本文对视频图像序列采用自适应混合高斯模型建立场景的背景图像，通过背景减除法获得运动目标。\n 其次，对人体行为动作的特征提取与描述方法做了详细的介绍。引入基于运动时空模板和以时空兴趣点为中心的局部特征描述符，将运动人体的全局和局部特征进行融合，获得描述能力更好的行为特征。并对背景简单和背景复杂下的不同人体行为的特征进行分析比较，验证了方法的有效性。\n 再次，视频分割是行为识别与理解的基础。本文采用了一种无监督行为序列分割方法，分割出代表不同模式的行为段。该方法利用一个邻域图，根据在该输入序列中的自相似结构，通过区域增长的思想分离不同行为。之后采用隐条件随机场模型对分割后的行为序列进行识别。\n 最后，针对未分段的连续行为动作识别，选用了LDCRF模型并进行改进。在分析CRF、LDCRF和LDCNF的基础上，选用LDCNF模型对视频序列中的运动人体进行行为识别。LDCNF是在LDCRF模型基础上增加一层隐层并对目标函数进行改进，从而可以获得输入序列中的非线性特征、显示隐变量之间的差异性，使模型能够更好的对行为动作内外结构进行建模，提高识别的准确性。\n 综上所述，本文以行为识别的基本环节为出发点，研究并改进了这些环节中的部分算法。选取不同行为数据库进行仿真实验，对比分析结果，验证了本文方法的有效可行性，为行为识别技术的实用化提供研究基础。

关键词：人体识别连续动作行为特征提取条件随机场模型

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