【摘 要】
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人体行为识别是计算机视觉领域内非常热门的一个研究方向。通常人体行为识别包括两个关键步骤:人体行为特征提取和分类器的选择和设计。采用了一种简单高效的人体动作特征描
【机 构】
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江西省科学院能源研究所,南昌师范学院数学与计算机科学系,合肥学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然基金青年基金(61602220);江西省自然科学基金青年基金(20161BAB212057);江西省科技厅科研项目(20161BBI90004,20171ACH80022);江西省科学院产学研项目(201101211120024);江西省科学院博士项目(2015-YYB-05,2015-XTPH1-05);安徽高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxfx2017099);安徽省教育厅自然科学
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人体行为识别是计算机视觉领域内非常热门的一个研究方向。通常人体行为识别包括两个关键步骤:人体行为特征提取和分类器的选择和设计。采用了一种简单高效的人体动作特征描述子局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP),该特征可以较好的描述人体的纹理和轮廊信息;识别算法采用了多类支持向量机算法。在标准的数据集上的实验结果表明,方法具有较高的识别率。
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