布谷鸟搜索算法优化特征和分类器参数的人体行为识别

• 作者: 马伟
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 布谷鸟搜索算法 特征选择 相关向量机 行为识别
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 102-105,110
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文

摘要

特征和分类器参数都影响着行为识别的准确性和效率,为了获得更加理想的人体行为识别结果,提出一种布谷鸟搜索算法优化特征和分类器参数的行为识别模型(CS-RVM).首先提取人体行为特征,并对进行归一化处理,然后采用相关向量机建立人体行为识别的分类器,并确定核函参数的取值范围,最后采用布谷鸟搜索算法对人体行为特征和人体行为识别分类器参数进行优化,仿真实验结明,CS-RVM可以快速找到人体行为特征和人体行为识别分类器参数,提高了人体行为识别的正确率,而且识别效率也要优于对比模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马伟	银川能源学院信息传媒学院	6	21	2.0	4.0