利用轮廓特征识别人的日常行为

黄彬; 田国会; 李晓磊

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利用轮廓特征识别人的日常行为

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提出了一种以人的动作序列图像的轮廓为特征,基于RBF神经网络的日常行为识别方法。首先通过建立自适应背景模型分割出动作序列并提取轮廓,然后利用傅立叶描述子处理动作的轮廓线序列并进行数据维数压缩,结合径向基神经网络进行行为识别。实验表明,利用本方法对人的日常行为的正确识别率达到90%以上,具有简单、实用的特点。

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来源
《光电子．激光》|2008年第12期|1686-1689|共4页
作者
黄彬; 田国会; 李晓磊;
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作者单位

山东大学控制学院;

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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
行为识别; 图像轮廓; 傅立叶描述子; 径向基神经网络;

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