【摘 要】
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为完整有效地表征行为人体中的运动强度和运动趋势,提高人体行为识别算法准确率,利用光流特征算法对像素变化比率图进行改进,并采用多帧叠加和网格法进行特征的提取。该特征
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61161006）
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为完整有效地表征行为人体中的运动强度和运动趋势,提高人体行为识别算法准确率,利用光流特征算法对像素变化比率图进行改进,并采用多帧叠加和网格法进行特征的提取。该特征包含全局动态运动信息和局部运动位置信息,能够更好地描述行为。使用距离度量学习算法得到视频片段描述特征,使用支持向量机和多任务大边界最近邻的联合分类器进行分类,实现人体行为的识别。实验结果表明,该方法识别率相较之前算法能够提高约12%,与传统算法相比也有很大提高。
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