基于神经网络的人体动态行为智能识别方法

• 作者: 杨凤萍 贾双成
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 人体动态行为 智能识别方法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2020.01.010

摘要

针对传统方法的人体动态行为智能识别方法存在识别率较低等问题,提出基于神经网络的人体动态行为智能识别方法.对人体动态行为数据预处理,并构建人工神经网络模型,实现人工神经网络训练以及特征提取;将视频的光流图像放置于卷积神经网络模型中,获取图像的时域特征;融合人工神经网络特征与时域特征,并将其放入SVM中进行类别划分,实现基于神经网络的人体动态行为智能识别.仿真实验研究结果表明,所提方法能够有效提升人体动态行为识别准确率,并且整个方法的综合性能较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾双成		5	1	1.0	1.0
2	杨凤萍		1	0	0.0	0.0