融合 LBP 特征和运动特征的运动分类算法

• 作者: 张喆 王玉德 董凌凌 马晨
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 特征提取 局部二值模式 BP 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2015.02.056

摘要

本文提出了一种局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)特征和运动特征相融合的运动分类算法。首先,利用背景差分法检出视频中的运动人体序列,将运动人体序列经过 LBP 算子处理得到 LBP 直方图特征。然后,将 LBP 直方图特征和运动人体质心的速度特征相融合作为运动人体行为分析的识别特征,应用 BP神经网络进行行为分类识别。在 Weizmann 和 KTH 行为数据库上进行了算法实验研究,人体行为识别的平均准确率达到了90.78%。实验结果表明：该方法在识别率方面明显优于常规方法进行识别的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉德	曲阜师范大学物理工程学院	49	334	11.0	16.0
2	张喆	曲阜师范大学物理工程学院	3	33	3.0	3.0
3	马晨	曲阜师范大学物理工程学院	3	33	3.0	3.0
4	董凌凌	曲阜师范大学物理工程学院	3	33	3.0	3.0