基于PHOG特征的坐姿识别方法研究

丰婧; 程耀瑜; 贺磊

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良好的坐姿习惯有益于人们身体健康的同时,对提高人们的专注度和工作效率也有较大帮助。针对9种不同的坐姿,提出了一种通过提取塔式方向梯度直方图(pyramid histogram of oriented gradients,PHOG)特征进行坐姿识别的方法。该方法首先结合背景帧信息,采用背景减法将前景和背景进行分离,提取出坐姿信息;然后结合多尺度金字塔结构分层构建九种坐姿图像的PHOG特征;最后使用PHOG特征向量通过随机森林分类器对坐姿进行分类识别。实验结果表明,通过提取PHOG特征进行坐姿识别并用随机森林分类器分类的方法准确率达到了95.19%,较提取HOG特征进行坐姿识别的方法正确率显著提高。

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来源
《国外电子测量技术》 |2021年第5期|83-87|共5页
作者
丰婧; 程耀瑜; 贺磊;
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作者单位

中北大学信息与通信工程学院;

中北大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像处理; 坐姿识别; PHOG; 随机森林; 背景减法;

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