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摘要:
针对人体运动行为监测中离线学习开销大的缺点,提出了一种实时在线学习的多因子权值评价方式.在轨迹中心差值分布、形体倾斜角度和形体高宽比例等3个权值因子的基础上,通过这3个指标进行加权平均,获得行为量化指数Action,根据Action的值对人体行为进行判断:当取值大于2正常,低于1.5预警,小于1异常.实验结果表明,这种方式在实时性上表现优越,并克服了开销大的缺点.
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纹理特征
马氏距离
模板匹配
行为识别
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 人体运动异常行为监测
来源期刊 西华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 行为监测 计算机视觉 OpenCV
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 电气信息工程
研究方向 页码范围 22-25,60
页数 分类号 TP391.41
字数 3417字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-159X.2011.06.006
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 谢维成 西华大学电气信息学院 42 112 6.0 8.0
2 王孝平 西华大学电气信息学院 6 22 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
行为监测
计算机视觉
OpenCV
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
西华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-159X
51-1686/N
大16开
四川省成都市金牛区
1982
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
6
总被引数(次)
16135
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