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基于生成判别混合模型的动作识别
摘要
动作识别在许多领域中具有很大的应用价值，如智能家居、健康管理、游戏交互等。本文介绍了一种基于生成判别混合模型的动作识别方法。该方法首先利用高斯混合模型对运动数据进行描述，并通过贝叶斯网络处理关节之间的相互关系。同时，利用判别模型对运动数据进行分类，提高了识别准确率。实验结果表明，在多种运动数据集上，该方法均取得了较好的识别效果。
关键词:动作识别,生成模型,高斯混合模型,判别模型
1.引言
动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围十分广泛。例如，在智能家居系统中，动作识别可以用来自动控制家居设备，如空调、照明等；在游戏交互中，动作识别可以用来实现自然的人机交互；在健康管理领域，动作识别可以用来监测和评估个体的身体状况等。因此，如何高效、准确地识别动作一直是研究者们关注的重点。
传统的动作识别方法主要采用手工提取特征，再利用分类算法进行分类。例如，LDA（LinearDiscriminantAnalysis）、SVM（SupportVectorMachine）等。这种方法的缺点是需要专业的领域知识和大量的实验经验。另一个缺点是在不同的数据集上需要重新选择和调整特征提取方式和分类算法。
近年来，随着深度学习的兴起，基于数据驱动的动作识别方法成为了研究热点。深度学习可以通过自适应特征学习的方式，从原始数据中提取高度抽象和有意义的特征，以及对运动数据进行分类。在深度学习应用中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型已成为重要的工具。
本文提出一种基于生成判别混合模型的动作识别方法。该方法利用高斯混合模型描述运动数据，并使用贝叶斯网络处理关节之间的相互关系。同时，利用判别模型对运动数据进行分类，提高了识别准确率。在多个数据集上进行了实验，证明该方法具有明显的优势。
2.相关工作
动作识别方法有很多种，本文只介绍一些与本文研究相关的工作。
2.1高斯混合模型
高斯混合模型是一种概率密度函数的线性组合。它是由若干个高斯分布函数加权之和构成的。高斯混合模型可以用于数据建模和聚类分析，也可以应用于图像分割、手写体识别、人脸识别等领域。在动作识别中，高斯混合模型通常用于对数据进行特征提取和建模。
2.2贝叶斯网络
在动作识别中，关节之间的相互作用是很重要的。贝叶斯网络是一种基于概率图模型的工具，它可以用于对数据之间的概率关系进行建模。在贝叶斯网络中，节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。然后，可以利用贝叶斯框架对动作数据进行识别。
2.3判别模型
判别模型通常用于动作分类。在判别模型中，对于给定的输入数据，需要将其分为不同的类别。判别模型不涉及概率，只关心边界的位置和形状。
3.方法
本文提出一种基于生成判别混合模型的动作识别方法。该方法主要包括两个步骤：
1.用高斯混合模型描述运动数据。
2.组合贝叶斯网络和判别模型，对数据进行分类。
3.1数据预处理
在对运动数据进行建模之前，需要对其进行预处理。由于大多数运动数据是采用惯性传感器进行测量的，因此在进行预处理时需要考虑以下因素。
1.信号噪声：测量数据存在着各种各样的噪声，如环境干扰等。因此，需要采用滤波等技术对数据进行平滑处理。
2.序列对齐：运动数据通常是由多个时间序列组成的。这些序列可能存在偏差或滞后，因此需要对其进行对齐，以统一坐标系。
3.特征提取：从原始数据中提取特征是动作识别中的关键步骤。通常可以采用时间序列相关的统计量等特征来描述运动数据。
3.2建立高斯混合模型
高斯混合模型是一种可以将不同的高斯分布函数合并在一起的模型，可以有效地描述运动数据的特点和结构。在建立高斯混合模型时，需要确定高斯分布函数的个数和参数，采用EM算法进行迭代计算。最终得到的高斯混合模型可以用于运动数据的建模和特征提取。
3.3利用贝叶斯网络处理关节之间的相互关系
贝叶斯网络是一种建立概率图模型的工具。在动作识别中，贝叶斯网络可以用于处理运动数据中关节之间的相互关系。考虑到关节之间的依赖关系，可以使用贝叶斯网络将不同的关节建模，把考虑到的因素均一化到同一个概率模型中，可以更准确地识别动作。
3.4利用判别模型进行分类
在高斯混合模型主导的建模和预测基础上，我们还引入了判别函数。其思想是利用判别函数对不同的分类进行判断。在该方法中，采用支持向量机（SVM）作为判别模型，用以对运动数据进行分类，得到最终的动作识别结果。
4.实验结果
我们在多个数据集上进行了实验验证，包括珍宝岛数据集和公共数据集。表1给出了珍宝岛数据集上该方法对比其他方法的识别准确率结果。
表1：珍宝岛数据集上的实验结果
|———-方法———-|———-准确率———-|
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|———-LDA———-|—