【摘 要】
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摘要：针对对于视频的行为识别，本论文提出了一種基于运动历史图像（MHI）与支持向量机（SVM）的行为识别算法，主要包括行为Hu矩特征库的建立与基于SVM的行为分类识别。行为Hu矩特征库的建立包括运动目标检测、MHI特征提取及对MHI特征的Hu矩特征描述子表达3步。而行为分类识别是在提取的行为Hu矩特征库的基础上训练SVM，进而识别行为。本文对Weizmann数据库测试了本算法，发现本文较Hu矩+S
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摘要：针对对于视频的行为识别，本论文提出了一種基于运动历史图像（MHI）与支持向量机（SVM）的行为识别算法，主要包括行为Hu矩特征库的建立与基于SVM的行为分类识别。行为Hu矩特征库的建立包括运动目标检测、MHI特征提取及对MHI特征的Hu矩特征描述子表达3步。而行为分类识别是在提取的行为Hu矩特征库的基础上训练SVM，进而识别行为。本文对Weizmann数据库测试了本算法，发现本文较Hu矩+SVM算法大幅提高了识别率，对于run和walk行为的识别率均达到90%以上。最后，通过实验验证了本文算法的实时性。
關键字：行为识别；运动历史图像；支持向量机；Hu矩
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