基于自动编码器与概率神经网络的人体运动行为识别方法

李兴; 肖秦琨

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基于自动编码器与概率神经网络的人体运动行为识别方法

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为了准确而快速地识别出图像中人体的某种行为特征,提出了一种全新的三层自动编码器与PNN概率神经网络结合的网络模型.把人体行为的关键帧从包含10种人体行为的视频库中提取出来,用背景减除法提取人体轮廓图并进行二值化图像处理,根据时间序列叠加轮廓图,组成含有10个特征轮廓的数据库,随后将特征轮廓数据在自动编码器中编码,编好码的特征数据随即进入概率神经网络进行训练学习.将训练好的神经网络对这10种人体行为进行准确识别.实验结果表明,经过自动编码器处理后的人体特征进行PNN神经网络识别,比单纯用BP神经网络识别准确率提高5％以上,由此证明该方法有效可行.

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来源
《软件导刊》|2018年第1期|11-13,18|共4页
作者
李兴; 肖秦琨;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院,陕西西安 710021;

西安工业大学电子信息工程学院,陕西西安 710021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
人体行为识别; 自动编码器; PNN概率神经网络; BP神经网络;
入库时间 2023-07-24 22:24:20

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