基于梯度和光流统计特性的人体行为识别

张飞燕; 李俊峰; 沈军民

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基于梯度和光流统计特性的人体行为识别

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提出利用梯度和光流的统计特征进行人体行为识别的新方法.首先,通过数理统计分析得到不同行为的梯度和光流的直方图分布均符合非对称广义高斯分布(AGGD);然后,分别提取梯度和光流的AGGD模型的参数,并把这些参数作为描述人体行为的统计特征;最后,通过计算训练集行为视频与测试集行为视频的统计特征间的马氏距离进行人体行为识别。在KTH数据库和Weizmann数据库上分别进行了实验仿真,两个数据库上的平均识别率分别高达95.20%和93.16%,与其它行为识别方法相比可以明显提高行为平均识别率。

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来源
《光电子．激光》 |2015年第8期|1593-1601|共9页
作者
张飞燕; 李俊峰; 沈军民;
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作者单位

浙江理工大学自动化系;

浙江杭州310018;

浙江理工大学电子信息工程系;

浙江杭州310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
非对称广义高斯分布(AGGD); 梯度; 光流; 人体行为识别;

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