本文關(guān)鍵詞：基于密集光流的步態(tài)識(shí)別

  更多相關(guān)文章： 步態(tài)識(shí)別 背景減除 密集光流 降維

【摘要】：作為一種生物特征,步態(tài)在視頻監(jiān)控、行為分析等領(lǐng)域具有很大的應(yīng)用前景.提取步態(tài)特征的關(guān)鍵在于對(duì)步態(tài)在時(shí)間、空間兩個(gè)維度上的變化模式進(jìn)行描述.基于密集光流提出了一種步態(tài)特征提取算法,通過密集光流表征每幀圖像人體區(qū)域各部位的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度和方向,綜合一個(gè)步態(tài)周期內(nèi)所有單幀特征作為步態(tài)周期的特征.利用主成分分析、線性判別分析對(duì)步態(tài)特征進(jìn)行降維處理,用支持向量機(jī)進(jìn)行分類,驗(yàn)證提取特征的分類性能.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法采用光流特征,提供了豐富的動(dòng)態(tài)信息,可以很好地描述步態(tài)在時(shí)間維度上的變化,在與現(xiàn)有步態(tài)特征描述算法的對(duì)比中,體現(xiàn)出了良好的識(shí)別性能.
【作者單位】： 浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 步態(tài)識(shí)別 背景減除 密集光流 降維
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(61005085) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2012QNA4024)
【分類號(hào)】：TN948.6
【正文快照】： 0引言隨著視頻監(jiān)控技術(shù)和設(shè)備的成熟,視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)在安全領(lǐng)域已經(jīng)有了大規(guī)模的應(yīng)用,隨之也產(chǎn)生了大量的視頻數(shù)據(jù).用人工方式對(duì)視頻進(jìn)行分析會(huì)帶來巨大的任務(wù)量,長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行視頻分析會(huì)造成識(shí)別效率和準(zhǔn)確率的降低,視頻監(jiān)控領(lǐng)域?qū)χ悄芑曨l監(jiān)控的需要也越來越迫切.現(xiàn)有的智能化

【相似文獻(xiàn)】

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