【摘 要】
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针对目前现有动作特征识别率较低的问题,提出了一种基于多特征融合的人体动作识别方法.分别提取方向梯度直方图(HOG)和Haar-like特征,并进行两种特征的融合,最后,对融合后的
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院 江苏 南京 210003
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针对目前现有动作特征识别率较低的问题,提出了一种基于多特征融合的人体动作识别方法.分别提取方向梯度直方图(HOG)和Haar-like特征,并进行两种特征的融合,最后,对融合后的特征利用支持向量机(SVM)进行训练得到动作识别模型,再利用该模型对动作进行分类预测,得到最终动作识别的结果.该方法在KTH和YouTube人体行为数据库上分别进行了相应的实验对比,根据实验结果,可以证明该人体动作识别方法具备较高的识别性能.
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