粒子群优化神经网络的体育动作识别

• 作者: 张梅 张贵红 魏欣
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 粒子群优化算法 神经网络 体育动作 识别与分类
• 年，卷（期）: 2016,（19）
• 所属期刊栏目: 通信与信息技术
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.19.012

摘要

为了提高体育动作识别的准确性，提出一种粒子群优化神经网络的体育动作识别模型。首先采用背景差法对体育视频图像处理，获得体育动作轮廓，实现体育动作分割，然后提取体育动作的特征，并对特征进行核主成分分析，最后采用BP神经网络对特征向量进行训练，并通过粒子群优化算法选择BP神经网络参数，建立体育动作识别的分类器。测试结果表明，该模型提高了体育动作的识别率，降低了误识率，可以满足体育动作的在线识别要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张贵红	乐山师范学院计算机科学学院	19	19	3.0	3.0
2	张梅	乐山师范学院特殊教育学院	25	118	6.0	10.0
3	魏欣	乐山师范学院特殊教育学院	13	88	5.0	9.0