基于频率筛分的无监督人体姿态特征提取与识别研究

• 作者: 叶华 谭冠政 陈敏杰
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 频率筛分 强边缘 多尺度分辨率递归
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 7-10,17
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 字数: 3679字
• 语种: 中文

摘要

基于视频序列的人体行为分析需要检测和判别人体姿态,已有人体姿态检测与判别方法往往达不到实用性要求.从两个方面探讨应用BEMD(bidimensional empirical mode decomposition)算法提升特征分离度与判别性,以进行人体姿态检测和判别:BEMD分解源图像得到的多层固有模态图BIMF具有判别特征,可形成具有强边缘的对比度高的区域,其中包括人体轮廓区域;从低分辨率尺度BIMF图像到高分辨率尺度BIMF图像递归计算,建立基于BEMD的多尺度树(BEMD muhiscale-trees tructured)模型,快速提取目标区域并获取人体形状轮廓特征.实验证明,利用该方法进行人体姿态轮廓特征提取,并建立人体姿态的简化模型,可快速检测并判别人体姿态,以达到实时识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭冠政	中南大学信息科学与工程学院	111	1318	20.0	31.0
2	叶华	中南大学信息科学与工程学院	17	62	4.0	7.0
6	陈敏杰	湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展省级协同创新中心	2	1	1.0	1.0