行爲識別-時間-概率模型

原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7976145

裏面提到Low-Mid-High模型。

Low-level：最有效率的方法就是Bag-of-Features。

Mid-level：從圖像中檢測跟蹤pose，並通過背景內容分析動態pose

High-level：將不同時間點的feature組成時間-概率模型。

比較具有啓示的一句話：識別的另一種表示方法是segmentation!!!