基于神经网络的人体动作识别方法

• 作者: 周波 李万杰 汪千军 董哲宇
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 神经网络 傅里叶描述子 ViBe 加权识别
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机仿真
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.03.005

摘要

人体动作识别一直是计算机视觉领域的研究重点.为了提高人体动作识别的准确度,本文提出一种基于神经网络的加权识别方法.首先利用ViBe算法提取人体运动前景,计算前景重心,然后将轮廓重心距作傅里叶变换获得傅里叶描述子,最后利用本文提出的基于神经网络的加权识别方法进行分类.实验结果表明,本文方法的识别率在89%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周波	合肥工业大学宣城校区信息工程系	9	6	2.0	2.0
2	董哲宇	合肥工业大学宣城校区信息工程系	1	0	0.0	0.0
3	汪千军	合肥工业大学宣城校区信息工程系	1	0	0.0	0.0
4	李万杰	合肥工业大学宣城校区信息工程系	1	0	0.0	0.0