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题名基于固定数采样法的人体行为模式分类方法研究
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作者
柏涛涛
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机构
安徽广播电视大学滁州分校
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出处
《蚌埠学院学报》
2019年第2期72-77,共6页
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文摘
在视频序列中信息量较大时,当前人体行为模式分类方法存在分类效率低下,分类误差较大的弊端。通过对目标轮廓信息的分析和处理,获取人体目标轮廓精确的位置信息并建立坐标系,在质心-边界距离法对人体轮廓进行描述的基础上,通过固定数采样法平均选取轮廓像素点,消除不必要的像素点,对轮廓像素点的选取进行优化,生成更加准确的质心-边界距离描述子。在人体行为模式分类中,首先使用前期数据进行学习,生成一系列的行为数据集,再通过本文的固定数采样法筛选得到的轮廓点,生成质心-边界距离描述子,与行为数据集中的数据进行相似性度量,得到行为识别结果。所设计方法大大降低了分类的时间,并且提高了识别的准确性;实验证明本文的方法能够对人体行为模式进行较好、高快地识别与分类。
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关键词
行为模式分类
质心-边界距离
固定数采样法
相似性度量
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Keywords
behavior pattern classification
centroid-boundary distance
fixed number sampling method
similarity measure
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于固定数采样的轮廓特征描述子方法
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作者
贾贺林
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机构
辽宁大学信息学院
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出处
《电子技术与软件工程》
2019年第7期62-62,共1页
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文摘
本文在特征点的选取中使用固定数采样,降低特征点数目并且保存特征点的整体信息,然后采用质心边界距离描述子对轮廓进行描述,最后再将位置信息降维,生成一维的轮廓特征对目标运动状态进行描述。
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关键词
轮廓特征
固定数采样
降维
质心
边界距离描述子
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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