【摘 要】
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为克服单个行为表达方法有效性上的不足,提出了一种基于多特征融合和支持向量机(SVM)的人体行为识别(HAR)方法。首先,利用背景差分提取运动显著区域;然后提取运动显著区域的剪影直方图和光流直方图,并采取一定的融合策略,构建融合特征结合SVM识别人体行为。实验以广泛使用的公开数据集Weizmann为研究对象,正确识别率达到99.8%以上。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对人体行为进行识别;
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为克服单个行为表达方法有效性上的不足,提出了一种基于多特征融合和支持向量机(SVM)的人体行为识别(HAR)方法。首先,利用背景差分提取运动显著区域;然后提取运动显著区域的剪影直方图和光流直方图,并采取一定的融合策略,构建融合特征结合SVM识别人体行为。实验以广泛使用的公开数据集Weizmann为研究对象,正确识别率达到99.8%以上。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对人体行为进行识别;而且,由于规避了比较耗时的序列匹配操作,减少了计算量。
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