【摘 要】
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为了提高对人体姿态的识别,提出了一种以人的姿态序列图像的轮廓为特征,包括轮廓的外接矩形的宽高比、形状复杂性变化率、离心率以及傅里叶描述子相结合的人体行为识别方法。
【机 构】
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长春理工大学计算机科学技术学院,长春市真才科技有限公司,长春大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20140204059SF)
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为了提高对人体姿态的识别,提出了一种以人的姿态序列图像的轮廓为特征,包括轮廓的外接矩形的宽高比、形状复杂性变化率、离心率以及傅里叶描述子相结合的人体行为识别方法。首先运用自适应的混合高斯背景建模和形态学结合的方法,利用Canny算子进行边缘检测,实现目标人体轮廓的特征提取。然后采用基于质心边缘距傅里叶描述子与k-means聚类算法与SVM分类器结合的方法,对目标人体轮廓的参数建立具有13个特征值的一维的特征向量,并和RBF神经网络的分类效果进行对比。实验表明,SVM进行分类较为准确,且不需要进行多次的迭代
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