【摘 要】
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本文提出一种应用主元分析与神经网络结合的人体运动跟踪识别方法,从视频序列中检测到运动目标并提取其运动轮廓进行分析.为了进一步缩减和优化特征,我们将二维轮廓信号变换为一维的距离信号,并进行了特征空间变换,然后用神经网络对变换后的特征分类识别,运动分为三类:走、跑和其它.实验结果表明该算法能够有效识别分类以上运动模式并具有较强的自适应特征.
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本文提出一种应用主元分析与神经网络结合的人体运动跟踪识别方法,从视频序列中检测到运动目标并提取其运动轮廓进行分析.为了进一步缩减和优化特征,我们将二维轮廓信号变换为一维的距离信号,并进行了特征空间变换,然后用神经网络对变换后的特征分类识别,运动分为三类:走、跑和其它.实验结果表明该算法能够有效识别分类以上运动模式并具有较强的自适应特征.
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