排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 46 毫秒
1
1.
为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人体目标轮廓图像构造平均运动能量图(AMEI)和增强的运动能量图(EMEI),分别提取其分层梯度方向直方图(PHOG)特征并进行串联融合,作为一种多层次的行为特征描述;然后使用基于查找表的LUT-Real Adaboost算法设计多类别分类器,实现图像中人体行为动作的识别。实验结果显示其在典型的人体动作数据集DHA上的正确识别率达97.6%,高于其它采用单一特征描述和SVM等分类器的方法。表明该方法将整体与局部特征相结合,可以有效描述不同尺度下的动作细节特征,增强了人体行为特征的描述能力,提高了识别性能。 相似文献
2.
针对目前已有的非线性降维算法存在计算复杂度高、难以处理大型数据集和增量化降维问题,本文提出了一种基于局部约束字典学习的非线性降维算法。该方法通过重构一些潜在标志点的局部内在流形,并在数据处理过程中将训练数据和未知数据一起嵌入到内在流形中,使得数据的内在几何结构特征得以保持。与已有非线性降维方法相比,该算法具有计算复杂度低、存储空间小和通用性强的特点,可以很好地解决增量化降维问题,易于处理大型数据集。另外,该算法也可以解决高维数据的重构问题,与已有重构方法相比具有计算简单、重构误差较低的特点。实验结果表明了算法的有效性。 相似文献
1