【摘 要】
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研究机器视觉感知中的人体行为准确识别问题。机器视觉感知中,采集的信息多为二维平面信息,在合成三维图像感知信息过程中,传统的因式分解合成法运用形状基数量固定,很难表达
【机 构】
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河北工业大学廊坊分校,北京华航无线电测量研究所
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研究机器视觉感知中的人体行为准确识别问题。机器视觉感知中,采集的信息多为二维平面信息,在合成三维图像感知信息过程中,传统的因式分解合成法运用形状基数量固定,很难表达复杂行为特征,造成行为特征会出现一定的偏差,人体行为识别准确性不高。为了避免上述缺陷,提出了一种新的机器视觉感知中的人体三维行为识别算法。采集人体行为图像,并检测图像的轮廓区域,对检测区间间隙初始划分,通过把三维不定特征在三维空间进行空间映射,完成模糊性的消除,为人体三维行为识别提供数据基础。根据提取的消除模糊性后的人体三维行作为特征分量,对人体三维行为进行识别。实验结果表明,利用这种算法进行人体三维行为识别,能够准确的识别人体的行为,极大地提高了人体行为识别的准确率。
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