作者：郭志涛; 曹小青; 胡洋; 高妍人体动作识别特征优选hog特征图像相似度支持向量机
摘要：有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图( histogram of orientedgradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法( principal component analysis,PCA)、PCA + Pearson、PCA + Spearman 处理后的动作识别率,证明 PCA + Pearson 相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征 HOG 特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集 KTH 上进行实验,该算法识别准确率为 94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。
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