基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型

• 作者: 洪运国
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人体行为识别 神经网络 Canny算子 不变矩特征
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 156-159
• 分类号: TP391
• 字数: 3619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0280

摘要

为了提高了人体行为识别的正确率,提出了一种基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型(ICanny-RBF).采用改进Canny算子对人体行为图像进行预处理,提取人体行为轮廓,提取7个不变矩特征作为RBF神经网络的输入向量,训练出能够识别人体行为的RBF神经网络模型,并采用取k-means算法确定RBF神经网络聚类中心,采用Weizmann数据集进行仿真实验.仿真结果表明,与传统方法相比,提出的ICanny-RBF模型提高了人体行为的识别正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪运国		15	41	5.0	5.0