浙江工业大学学报
浙江工業大學學報
절강공업대학학보
Journal of Zhejiang University of Technology
2012年
6期
670-675,691
,共7页
姿态识别%星形模型%六星角度%离心率%支持向量机
姿態識彆%星形模型%六星角度%離心率%支持嚮量機
자태식별%성형모형%륙성각도%리심솔%지지향량궤
人体姿态识别是当前自动视频理解技术的研究热点,提出的算法能够识别视频中的十二种人体姿态,包括走路、跳跃、爬行和弯腰等.算法首先提取前景图像中的星形轮廓位置、六星角度和离心率等多特征信息,组成人体姿态特征,结合该特征的向量表示利用基于径向基核支持向量机的分类器,实现各种姿态的识别.实验中,在公共数据库和部分自采集数据基础上构建特征库,对分类器进行训练,对其余自采集数据进行分类,结果表明:该算法对小样本下的人体姿态识别具有令人满意的结果.
人體姿態識彆是噹前自動視頻理解技術的研究熱點,提齣的算法能夠識彆視頻中的十二種人體姿態,包括走路、跳躍、爬行和彎腰等.算法首先提取前景圖像中的星形輪廓位置、六星角度和離心率等多特徵信息,組成人體姿態特徵,結閤該特徵的嚮量錶示利用基于徑嚮基覈支持嚮量機的分類器,實現各種姿態的識彆.實驗中,在公共數據庫和部分自採集數據基礎上構建特徵庫,對分類器進行訓練,對其餘自採集數據進行分類,結果錶明:該算法對小樣本下的人體姿態識彆具有令人滿意的結果.
인체자태식별시당전자동시빈리해기술적연구열점,제출적산법능구식별시빈중적십이충인체자태,포괄주로、도약、파행화만요등.산법수선제취전경도상중적성형륜곽위치、륙성각도화리심솔등다특정신식,조성인체자태특정,결합해특정적향량표시이용기우경향기핵지지향량궤적분류기,실현각충자태적식별.실험중,재공공수거고화부분자채집수거기출상구건특정고,대분류기진행훈련,대기여자채집수거진행분류,결과표명:해산법대소양본하적인체자태식별구유령인만의적결과.
