基于遗传算法的关节特征选择

• 作者: 唐凤 宣士斌 范晓杰
• 来源期刊: 广西民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 特征选择 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3955字
• 语种: 中文

摘要

随着低成本深度传感器(如微软Kinect)的出现,人体行为识别研究吸引了很多研究人员.由于这些设备提供了身体关节的三维位置等骨骼数据,使得基于骨骼的人体行为识别变得简单.但这些关节特征的信息存在部分冗余或者不必要的肢体特征,从而降低识别精度.为此,提出一种智能算法来优化关节点信息的方法过滤掉一些不必要的关节点的特征信息,从而提高识别精度.实验结果表明,提出的方法在UTKinect数据集上测试得到的精度达到97.39％,在Florence3D数据集上测试得到的精度达到93.05％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宣士斌	广西民族大学信息科学与工程学院	60	255	8.0	12.0
2	范晓杰	广西民族大学信息科学与工程学院	4	10	1.0	3.0
3	唐凤	广西民族大学信息科学与工程学院	4	10	1.0	3.0