基于特征融合的人体行为识别算法

• 作者: 周霞 孙子文 柳絮青 王宪 邓源
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 梯度方向直方图 完备局部二值模式 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 162-166
• 分类号: TP391
• 字数: 4170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0077

摘要

针对 HOG 特征在人体行为识别中仅仅表征人体局部梯度特征的不足,提出了一种扩展 HOG(ExHOG)特征与CLBP 特征相融合的人体行为识别方法.用背景差分法从视频中提取出完整的人体运动序列,并提取出扩展梯度方向直方图 ExHOG 及完备局部二值模式 CLBP 两种互补特征;利用 K-L 变换将这两种互补特征融合生成一个分类能力更强的行为特征;采用径向基函数神经网络 RBFNN 对行为特征进行识别分类.在 KTH 和 Weizman 行为公共数据库上进行了多组实验,结果表明提出的方法能够有效地识别人体运动类别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宪	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	47	411	11.0	19.0
2	周霞	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	13	40	4.0	5.0
3	孙子文	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	79	462	10.0	18.0
4	柳絮青	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	2	10	2.0	2.0
5	邓源	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	7	1.0	1.0