基于BP神经网络的人体行为识别

• 作者: 邹建
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人体行为识别 SVD PCA LDA BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3602字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00196

摘要

针对人体行为识别问题,提出一种基于径向基函数(BP)神经网络的人体行为分类算法.首先,利用奇异值分解(SVD)算法提取视频每一帧的奇异值,将每一帧的奇异值按照行拼接起来即为一个视频的样本,样本按照行排成样本矩阵;然后,利用主成分分析(PCA)对得到的矩阵进行去相关并且降低维数,降低维数的矩阵再进行线性鉴别分析(LDA),使样本变得线性可分;最后,利用BP神经网络对样本进行分类;实验结果表明,与采用最近邻分类和K近邻分类(kNN)相比,所提算法具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹建		2	5	2.0	2.0