EM算法的改进及其在行为识别中的应用

赵桂儒; 李卫东; 刘典婷; 吴敏; 崔满丰

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EM算法的改进及其在行为识别中的应用

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EM算法是求解GMM参数的传统算法,当样本数据规模比较大、GMM高斯成分数量比较高时,EM算法需要很长的时间才能收敛.提出了一种改进的EM算法,通过设置适当的参数,利用改进后的EM算法求解GMM参数,相比原EM算法在运行速度上有了很大的提高;进一步,结合GMM超向量以及SVM分类器,将改进后的EM算法应用到对KTH人体行为数据库的识别中,相比原EM算法识别准确率只受到了很小的影响.

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来源
《电视技术》 |2014年第13期|196-199|共4页
作者
赵桂儒; 李卫东; 刘典婷; 吴敏; 崔满丰;
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作者单位

中国地震台网中心,北京100045;

中国地震台网中心,北京100045;

迈阿密大学,美国佛罗里达州33146;

中国地震台网中心,北京100045;

中国地震台网中心,北京100045;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
高斯混合分布; EM算法; 行为识别;

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