基于运动与外形特征的人体行为识别

• 作者: 张彤 欧阳宁 莫建文 袁华 黄先锋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 计算机视觉 支持向量机 主分量分析
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 193-195
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.05.070

摘要

多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征,存在走与跑识别率较低的问题.将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合,采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走7种人体行为进行识别,结果证明走与跑的识别率得到很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳宁	桂林电子科技大学信息与通信学院	86	577	14.0	20.0
2	莫建文	桂林电子科技大学信息与通信学院	73	664	13.0	22.0
3	袁华	桂林电子科技大学信息与通信学院	31	257	9.0	15.0
4	张彤	桂林电子科技大学信息与通信学院	53	361	10.0	17.0
5	黄先锋	桂林电子科技大学信息与通信学院	1	18	1.0	1.0