【摘 要】
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人体动作识别在人机交互、人群监控、运动分析等领域应用越来越广,已成为计算机领域前沿方向之一。构建了基于网络摄像机的实时人体动作识别系统,系统首先对网络端视频进行预
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人体动作识别在人机交互、人群监控、运动分析等领域应用越来越广,已成为计算机领域前沿方向之一。构建了基于网络摄像机的实时人体动作识别系统,系统首先对网络端视频进行预处理并提取前景人体轮廓,然后使用卷积神经网络对原始图像和处理后的图像进行特征提取和分类识别。对前景人体轮廓提取使用了光流法和基于混合高斯模型（GMM）的背景减除法。得到前景人体轮廓后,使用卷积神经网络提取特征后测试,未处理、光流法、GMM方法的实时识别率分别为76.9%,81.61%,83.83%。
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