局部证据RBF人体行为高层特征自相似融合识别研究

• 作者: 蒋加伏 赵怡
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 局部特征描述 证据理论 RBF网络 自相似 高层特征融合
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 【图形图像技术】
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

针对传统人体动作识别算法，往往重点解决某一类行为识别，不具有通用性的问题，提出一种局部证据 RBF人体行为高层特征自相似融合识别算法。首先，借用随时间变化的广义自相似性概念，利用时空兴趣点光流场局部特征提取方法，构建基于自相似矩阵的人体行为局部特征描述；其次，在使用 SVM算法进行独立个体行为识别后，利用所提出的证据理论 RBF(Radial Basis Function)高层特征融合，实现分类结构优化，从而提高分类准确度；仿真实验表明，所提方案能够明显提高人体行为识别算法效率和识别准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋加伏	长沙理工大学计算机与通信工程学院	62	490	14.0	18.0
2	赵怡	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	0	0.0	0.0