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摘要:
运动人体识别算法由人体目标提取、头部定位、肢体分割和人体建模四部分组成.文中阐述了算法的基本原理,分析了影响算法速度的主要函数和原因.分析发现人体目标提取和肢体分割模块占用了算法时间的96%.傅里叶变换和移动向量计算成为影响肢体分割算法速度的"瓶颈",而中值滤波和形态学滤波则是影响人体目标提取算法速度的"瓶颈"因素.针对TMS320C6000DSP体系结构特点,提出了算法优化策略.通过合理配置编译器优化选项、采用内联函数、分解多层循环、指定存储器相关性,以及合理选用标准库函数的方法对算法进行了优化.实验结果表明,优化后的算法执行速度大大提高.
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文献信息
篇名 基于DSP的运动人体识别算法实现及其优化
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 人体识别 图像分析 数字信号处理器 算法优化
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 30-33,59
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 2650字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.04.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴裕斌 华中科技大学光电子科学与工程学院 35 417 11.0 19.0
2 曹丹华 华中科技大学光电子科学与工程学院 35 434 12.0 20.0
3 汤金宽 华中科技大学光电子科学与工程学院 5 37 4.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人体识别
图像分析
数字信号处理器
算法优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
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