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基于HOG特征和SVM的日常运动行为识别

作者:张凯兵; 赵珮含日常运动行为识别hog特征运动数据库支持向量机

摘要:提出了一种基于方向梯度直方图特征(Histogram of Gradient,简称HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的日常运动行为识别方法。该方法以KTH动作数据库作为实验数据库,首先将运动视频分解成图像,并对图像进行预处理和人体运动目标分割,然后利用HOG表示不同类型的运动行为,最后采用支持向量机分类器实现运动行为的识别。实验结果表明,基于HOG特征和支持向量机的动作识别方法具有较好的识别效果。

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湖北工程学院学报

《湖北工程学院学报》(双月刊)创刊于1981年,由湖北省教育厅主管,湖北工程学院主办,CN刊号为:42-1836/Z,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《湖北工程学院学报》秉承科学严谨的学术精神,倡导诚信创新的学术品格,立足孝感,面向全国,放眼世界,跟踪时代,着眼未来,服务现实,已经形成良好的办刊传统,取得了一系列可喜成绩。论文转摘篇数在全国同类院校学报中一直保持领先地位。

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