1、“.....充分利用视频图像中的空间和时间的上下文信息进行行为建模和识别是解决上述难点问题的有效途径。实验结果在采用对视频建模之前，实验采用模型论文原稿。实验结果在采用对视频建模之前，实验采用算法提取表述每视频帧的图像特征。另外，模型中隐变量的状态数也是个重要的参数。设置隐变量的状态数为和，通过大量实验表明，当隐变量的状态数为时实验结果较优，因此之后的实验都采用该设置。关键词大范围视频人的行为识大范围视频中人的行为识别的正则化模型论文原稿准确率降低。结语本文研究了基于模型的大范围视频中人的行为识别方法。大量的实验表明，本文提出的正则化模型取得了优于通过和正则化方法得到的模型的识别性能。下步的工作，可以进步扩充实验场景和数据......”。

2、“.....另外，对模型的隐变量进行多样化，提高隐变量的表达后减少的趋势，正则化方法在左右达到准确率的最大值，而正则化和正则化方法在左右取得最优的结果。针对正则化和正则化，进步分析训练得到模型的稀疏性，即根据正则化参数的变化，统计模型中参数的为零的个数。结果表明在值相等的情况下通过正则化得到的模型的稀疏性要高于通过正则化得到的模型，在数据库上行为识别的准确率为。相比于正则化训练得到的模型，正则化虽然在整体准确率上并没有显著提高，但出错的行为类别数有明显的减少，只有，和出现了标记。提出的正则化模型，在数据库上行为识别的准确率为，相比于和正则化方法来说，其不仅是在模型的训练给定包含个训练样本的训练集......”。

3、“.....是正则化项，由参数的先验分布构建。不同正则化方法性能比较当模型的训练过程不包含正则化项时，在数据库上行为识别的准确率为。推断的行为种类比较分散，包含帧的视频数据，估计其包含的目标对应的行为语义标记。假设隐变量序列，模型构建给定观测数据，语义标记和隐变量的联合后验概率为其中每个，∈，属于隐标记空间，隐变量它可能表示的是视频各帧所对应的基元动作类型，为定义在基团上的势函数，为模型中包含的模型参数利用公式，可以得到给定观为识别主要实现对输入的段包含帧的视频数据，估计其包含的目标对应的行为语义标记。假设隐变量序列，模型构建给定观测数据，语义标记和隐变量的联合后验概率为其中每个，∈......”。

4、“.....隐变量它可能表示的是视频各帧所对应的基元动作类型，为定义在基团上的势函数，为模型中包含的模型参数量进行多样化，提高隐变量的表达能力，从而提高行为识别的准确率，也是个值得深入研究的课题。参考文献刘建磊，冯大政，张莉基于梯度信息的模型图像分割算法光电子激光，田国会，吉艳青，黄彬基于多特征融合的人体动作识别山东大学学报，敦文杰，穆志纯基于特征融合的人脸人耳多生物身份鉴别天津大学学报，。要高于通过正则化得到的模型，并且随着值的增加，无论是还是正则化方法得到的模型会越来越稀疏。针对和正则化，随着值的增加，模型的参数越来越稀疏，而准确率却是先增后减刚开始的准确率的增加是由于参数的稀疏化减少了过拟合现象的发现，但随着值进步的增加......”。

5、“.....导致部分有用的参数也大范围视频中人的行为识别的正则化模型论文原稿数据，对应的标记的后验概率为結合大范围视频图像的特点，本文定义的势函数为其中表示视频帧节点特征向量的元素索引，表示无向图中边特征向量的元素索引表示节点特征和双位置边特征的提取函数∈分别表示节点参数和边参数。特征函数在模型中依赖于单隐变量，特征函数则依赖于两个隐变量。依赖于两个隐变量。经过推导，似然函数关于的偏导数为似然函数对求偏导为式和式中的各项边缘概率可以通过置信度传播方法高效计算。大范围视频中人的行为识别的正则化模型论文原稿。面向大范围视频中人的行为识别的模型模型的构建面向大范围视频中人的行为识别主要实现对输入的和正则化方法来说......”。

6、“.....其功能都有着较为明显的提高。正则化参数对结果的影响进步通过实验研究正则化参数对结果的影响。针对正则化方法，对等多种情况进行了实验。针对正则化和正则化方法，研究了正则化参数取值为等数值时的模型性能。从结果中可以看出随用公式，可以得到给定观察数据，对应的标记的后验概率为結合大范围视频图像的特点，本文定义的势函数为其中表示视频帧节点特征向量的元素索引，表示无向图中边特征向量的元素索引表示节点特征和双位置边特征的提取函数∈分别表示节点参数和边参数。特征函数在模型中依赖于单隐变量，特征函数范围视频中人的行为识别的正则化模型论文原稿。模型的训练给定包含个训练样本的训练集......”。

7、“.....是正则化项，由参数的先验分布构建。面向大范围视频中人的行为识别的模型模型的构建面向大范围视频中人的稀疏掉，使得有用的信息丢失，导致准确率降低。结语本文研究了基于模型的大范围视频中人的行为识别方法。大量的实验表明，本文提出的正则化模型取得了优于通过和正则化方法得到的模型的识别性能。下步的工作，可以进步扩充实验场景和数据，进步验证研究方法的推广性能。另外，对模型的隐的增加，模型的准确率表现出先增后减少的趋势，正则化方法在左右达到准确率的最大值，而正则化和正则化方法在左右取得最优的结果。针对正则化和正则化，进步分析训练得到模型的稀疏性，即根据正则化参数的变化，统计模型中参数的为零的个数......”。

8、“.....相比于正则化训练得到的模型，正则化虽然在整体准确率上并没有显著提高，但出错的行为类别数有明显的减少，只有，和出现了标记。提出的正则化模型，在数据库上行为识别的准确率为，相比于算法提取表述每视频帧的图像特征。另外，模型中隐变量的状态数也是个重要的参数。设置隐变量的状态数为和，通过大量实验表明，当隐变量的状态数为时实验结果较优，因此之后的实验都采用该设置。不同正则化方法性能比较当模型的训练过程不包含正则化项时，在数据库上行为识别的准隐条件随机场中图分类号文献标识码文章编号近年来......”。

9、“.....许多发达国家还针对大范围视频的研究，建立了无人机视频系统高层建筑视频监控系统等大量的数据平台。而对视频图像中的目标进行行为识别，就能够在不耗费人力力，从而提高行为识别的准确率，也是个值得深入研究的课题。参考文献刘建磊，冯大政，张莉基于梯度信息的模型图像分割算法光电子激光，田国会，吉艳青，黄彬基于多特征融合的人体动作识别山东大学学报，敦文杰，穆志纯基于特征融合的人脸人耳多生物身份鉴别天津大学学报，。大范围视频中人的行为识别的正则化且随着值的增加，无论是还是正则化方法得到的模型会越来越稀疏。针对和正则化，随着值的增加，模型的参数越来越稀疏......”。