在该特征空间中,在训练集上训练分类器并在测试集上测试性能
汪国有
基于互信息的中层部件挖掘的行为分类技术[EB/OL]
北京：中国科技论文在线
最后,利用已选择的部件提取训练集和测试集的中层语义特征
） 摘要： 中层部件在基于视频的行为分类中表现了显著的性能
然后利用该候选集将训练数据转化到候选特征空间中去,在该特征空间中进行判别部件的选择,并保留得分较高的部件
一般研究性文章：以摘录要点的形式按目的、方法、结果、结论的结构报道出作者的主要研究成果,字数在200～400字左右为宜,不用第一人称做主语,不与正文语句重复
为此,本文提出了基于互信息的挖掘策略,该方法把每个部件视为视觉单词进行处理
}%bstractCHN{综述文章：以背景、研究现状、研究用途的结构书写,篇幅以150～300字左右为宜,不用第一人称做主语,不与正文语句重复
关键词： 行为识别, 互信息, 中层部件, 视频分类 LIU Xuehao
汪国有 * （ 华中科技大学自动化学院,武汉 430074
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