基于多特征融合的人体行为识别?

• 作者: 刘昕 张冰
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 特征融合 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 2482-2486
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.10.021

摘要

传统的特征描述方法对于背景简单、运动单一的人物行为已经取得较高的识别率.但对于复杂环境下的人体运动信息,单一的描述算子不能有效地表示.论文中,实验以广泛使用的Weizmann和KTH数据集作为研究对象,Matlab作为实验平台,采取多特征融合描述子来增加特征信息量,使得特征描述更有区分度,进而提高系统的行为识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张冰	江苏科技大学电信信息学院	108	828	15.0	22.0
2	刘昕	江苏科技大学电信信息学院	1	0	0.0	0.0