一种基于变分BP-HMM的人的行为轨迹识别方法

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技术项目简介
摘要:本发明公开了一种基于变分BP‑HMM的人的行为轨迹识别方法,包括:提取行为样本的特征,建立行为轨迹及其数据集;确定用于模拟行为轨迹的模型,所述模型采用变分BP‑HMM模型;初始化贝塔过程的先验超参数;利用所述先验超参数训练所述模型,得到训练后的变分BP‑HMM模型;基于所述训练后的变分BP‑HMM模型,利用最大似然法识别人的行为轨迹。本发明创建并使用了一种能够用于人的行为轨迹识别的变分BP‑HMM。本发明的变分BP‑HMM模型构建了一个特征选择矩阵,并能够自动地学习出这个特征选择矩阵。本发明同时推导了变分BP‑HMM的自我学习更新的过程,给出了详细的推导算法,并指导性的给出了识别方法。
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