一种基于多特征多分类器融合的人体行为识别方法

陈庆峰; 冯仕民; 丁恩杰

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一种基于多特征多分类器融合的人体行为识别方法

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提出了一种基于多特征多分类器融合的人体行为识别方法.针对Kinect传感器提取的三维骨骼动作序列,采用身体部位的相对几何特征、关节点的相对位置特征、关节点的绝对位置特征对人体动作进行描述.将支持向量机和随机森林分类器作为成员分类器,对3种动作特征分别进行训练和测试,使用分类器融合算法对分类结果进行融合决策,实现最终的分类.在现有的人体动作数据集上进行验证,实验结果表明:本方法可取得95％的识别率.

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来源
《河南科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第6期|45-49|共5页
作者
陈庆峰; 冯仕民; 丁恩杰;
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作者单位

中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州 221008;

中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008;

中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州 221008;

中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008;

中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州 221008;

中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008;

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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
行为识别; Kinect传感器; 多特征; 多分类器; 分类器融合;

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