基于计算机视觉的动物跛脚行为识别

• 作者: 朱伟兴 钱建轩
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 步态能量图 二维主成分分析 动物跛脚行为
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3153字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181410

摘要

为了识别出动物正常行走和跛脚行走,利用步态能量图特征描述和降维思想,提出一种基于计算机视觉的动物跛脚行为识别方法.以猪为研究对象,首先通过图像预处理获得目标猪二值图像,并进行步态周期检测和图像归一化处理.然后合成猪的步态能量图(PGEI),利用二维主成分分析(2DPCA)方法对其降维.最后使用最近邻分类器识别出猪的跛脚行为.通过猪的步态数据库进行试验,最终识别率达到93.25％,说明该方法可以有效识别出猪的跛脚行为.该研究为采用计算机视觉技术识别动物的异常步态和跛脚行为提供了一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱伟兴	江苏大学电气信息工程学院	130	1640	21.0	35.0
2	钱建轩	江苏大学电气信息工程学院	1	5	1.0	1.0