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为了提高动作识别的速度和准确性,本文研究了从初级视觉皮层V1中提取特征表示人体动作的问题,提出了采用integrate and fire(I&F)脉冲神经元模拟V1阶段神经元的方法。通过对脉冲输出进行分析,取脉冲序列平均发放率的熵,作为表征人体动作的特征向量,送入分类器进行分类。经过在Weizmann数据库下的测试,试验结果表明,本文的方法比Esco-bar[1]的方法更加有效.