基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对复杂混合部位姿态图像进行识别,在人员定位及识别方面有着重要的应用价值.由于复杂混合部位姿态图像相对普通姿态图像特征要复杂,使得局部动态变化也会给复杂混合部位姿态识别带来很大麻烦.传统的识别算法对于复杂混合部位姿态图像特征只能通过外部轮廓进行简单的识别,对于细致的姿态特征需要经过大量的迭代计算进行识别,导致识别准确性低、效率差.提出基于支持向量机的复杂混合部位姿态图像识别方法.通过高斯模型和背景差方法相结合对复杂混合部位的姿势图像进行姿态分离,引入支持向量机对分离出来的人物姿态图像进行分类,并将分类结果与多级二叉树的形式相结合,构建复杂混合部位姿态图像分类器,完成对复杂混合部位的姿态图像识别.仿真实验结果表明,改进识别算法的准确率和效率均优于传统的识别算法,具有一定的实用性.
推荐文章
一种基于多尺度语义分析的图像识别方法
图像识别
语义分析
多尺度
支持向量机
基于图像识别的复杂装备状态辨识
图像识别
复杂装备
状态辨识
弱光照环境下人脸表情图像识别方法研究
弱光照
人脸表情
图像识别
基于不同隐马尔科夫模型的图像识别方法
隐马尔科夫模型
E-HMM
图像识别
指纹识别
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 复杂混合部位的姿态图像识别方法研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 复杂混合部位 姿态 图像识别
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 365-368
页数 4页 分类号 TP391
字数 4258字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 左东石 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院 6 1 1.0 1.0
2 刘岩 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院 7 5 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (66)
共引文献  (25)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2010(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2011(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2012(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2013(7)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(4)
2014(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
复杂混合部位
姿态
图像识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
论文1v1指导