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视频中的人体跟踪和行为识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  王恒
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背景信息  半监督鉴别跟踪  行为识别  稠密轨迹  运动边界  特征融合  Background Information  Semi-supervised Discriminant Tracking  Action Recognition  Dense Trajectories  Motion Boundary  Feature Combination  
基于高斯混合模型的高维数据概率密度估计 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘晓华
Adobe PDF(1732Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：628/0  |  提交时间：2015/09/02
概率密度估计  高斯混合模型  Em算法  共享子空间混合密度模型  鉴别学习  最小分类错误准则  梯度下降  模型选择  启发式交叉验证  Probability Density Estimation  Gaussian Mixture Model  Em Algoithm  Pooled Subspace Mixture Density Model  Discriminative Learning  Minimum Classification Error Criterion  Gradient Descent  Model Selection  Heuristic Cross-validation