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多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征,存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合,采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走7种人体行为进行识别,结果证明走与跑的识别率得到很大提高。
基于运动与外形特征的人体行为识别
【摘 要】
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多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征,存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合,采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走7种人体行为进行识别,结果证明走与跑的识别率得到很大提高。
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年05期
【基金项目】
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基金项目：广西科技厅基金资助项目（桂科能063006-5G-4,桂科基0731020）
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