基于特征融合的人体行为识别

为克服单个行为表达方法有效性上的不足,提出了一种基于多特征融合和支持向量机(SVM)的人体行为识别(HAR)方法。首先,利用背景差分提取运动显著区域;然后提取运动显著区域的剪影直方图和光流直方图,并采取一定的融合策略,构建融合特征结合SVM识别人体行为。实验以广泛使用的公开数据集Weizmann为研究对象,正确识别率达到99.8%以上。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对人体行为进行识别;而且,由于规避了比较耗时的序列匹配操作,减少了计算量。     

一种改进的编码方法

在简单比较LDPC(low density parity check,低密度奇偶校验码)和Turbo码各自性能特点的基础上,对二者进行优化组合,使其达到更为满意的效果.在高信噪比SNR(signal to noise ratio)下LDPC码有着良好的性能,而turbo码在低信噪比下的性能表现又远比LDPC码要优异,所以,将LDPC码和Tutbo码级联在一起,那么该种编码在高信噪比和低信噪比下都会有良好的性能表现.     

一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法

人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应 用,利用深度数据进行行为识别是近年兴起的技术,并取得了一定的进展,但还没有一个公 认的、鲁棒性好的行为描述方法,且性能有待提高。针对以上问题,本文提出了3种鲁棒的、深度数据上的行为描述方法,并结合支持向量机(SVM)分类器在两个公开的且具 有挑战性的深度数据集上对 它们进行评估。实验结果表明,本文提出的行为描述方法具有较好的区分性和鲁棒性,其性 能比一些先进的且具有代表性的算法性能更好。     

基于关键点梯度特征描述的人体行为识别算法

提出一种新的人体行为识别方案并进行了算法实现。通过对视频序列在空间上高斯滤波,在时间轴向上Gabor滤波,提取出视频序列的关键点,对每个关键点邻域20×20的区域使用梯度位置朝向直方图进行描述,描述的序列可以表征视频序列的特征。与其他人体行为识别算法比较,不需要标记特定的特征区域和比较耗时的聚类算法,构建单个支持向量分类器即可达到好的识别率,算法简单有效。     

基于改进的加权累积差分法的人体行为识别*

针对两帧差分法和三帧差分法难以提取到完整的运动剪影,本文提出了一种基于改进的加权累计差分法的人体行为识别方法。通过使用改进的加权累计差分法能通过计算帧的相似度,用于对权值进行自适应变化,从而提取到较为完整的人体运动剪影,然后采用提出的关键帧的模板选取方法和分块特征提取来进行行为的特征提取,最后利用支持向量机构造分类器进行识别。实验结果表明采用改进的加权累积差分法能有效提高人体行为识别率。     

基于多特征的视频中单人行为识别

基于视频流的运动人体行为识别是一项既具有挑战性同时又非常具有广阔应用前景的研究课题。行为识别是基于人体目标识别和人体跟踪更高级的计算机视觉部分,研究出一种健壮的行为识别算法具有重要的理论意义和广泛的应用前景。利用在视频的基础上提取出位置分布图、大小分布图等一系列的属性将人的行为进行分类。采用基于帧间差分和改进混合高斯模型的运动人体分割算法,解决了复杂背景下的运动目标检测问题。实验数据对提出的新的行为描述方法进行了各种指标的讨论,验证了本文提出的算法的合理性与高效性。     

基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法

提出了一种基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法。在算法中,Kinect不仅能够获得RGB信息,还能获得与RGB信息对应的深度信息;而金字塔特征不仅描述了人体行为的全局形状和局部细节信息,而且还描述了人体行为的空间信息。通过不同核函数的支持向量机(SVM)分类器在具有挑战性的DHA数据集的试验结果表明,金字塔特征在RGB和深度图上都能获得令人满意的性能,且当深度特征和RGB特征融合时,其性能获得了进一步的提高,识别率达到96.2%,远高于一些具有代表性的行为描述子。     

人体行为特征融合与行为识别的分析

伴随着信息技术的快速发展,人体行为识别技术逐渐被引入到各领域中,如安防监控、运动分析、医学辅助诊断和智能人机交互等,而技术实现的关键在于借助相关的特征融合方法。文章对人体行为识别的相关技术以及兴趣点提取方法、尺度混合特征模型与MKL方法的应用进行分析,以期对人体行为识别技术的发展起到推动作用。     

一种基于信息融合的目标识别算法

为了有效处理目标识别中的不确定信息,将信息融合的D-S、DSmT规则与近邻分类相结合,提出了一种新的基于信息融合的目标识别算法。首先选取待识别目标在训练数据中的近邻样本,并构造各近邻的基本置信指派函数,然后使用D-S规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用DSmT规则将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所建立的分类规则进行目标的识别判断。通过目标实测数据实验,将新算法与目前目标识别中应用最为广泛的SVME方法进行了对比分析,结果表明新算法能够有效提高目标的识别正确率。     

基于特征融合的步态识别

基于人行走时下肢关节角度变化包含丰富的个体识别信息的观点,提出了一种利用下肢关节角度进行识别的方法。利用下肢关节角度来表征步态运动的动态特征,并用主分量分析进行特征提取来表征步态的静态特征,其次融合步态运动中的静态特征和动态特征,采用对小样本具有很好分类效果的支持向量机进行分类识别。对算法进行MATLAB仿真,结果表明所用方法具有较高的识别性能。     

基于心电与光电容积脉搏波特征层融合的身份识别方法

针对单模态的心电信号(ECG)或光电容积脉搏波信号(PPG)识别技术中存在的精度不高,未考虑类内相关性等问题,该文提出基于判别相关分析法(DCA)对ECG与PPG组合特征矩阵进行特征层融合以及对K-最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)分类器在决策层融合的识别方法。实验结果表明,使用融合特征(ECG-PPG)与融合分类器(KNN-SVM)的方法对23名受试者进行分类识别的准确率可以达到98.2%,识别精度在常规环境下优于单模态识别。为多模生物特征身份识别提供了一种有效模型。     

基于特征融合的海洋哺乳动物声音识别

为了提高海洋哺乳动物声音识别算法的识别率和鲁棒性,提出了一种将梅尔倒谱系数MFCC、线性倒谱系数LFCC和时域特征融合作为特征参数进行声音识别的方法。该方法通过融合不同倒谱系数以增强对不同频段的表征能力,通过融合时域特征来更全面地描述声音信息。声音样本通过基于海洋环境下的预处理、特征提取与融合后,用支持向量机进行分类识别。相对于传统算法只针对一种或几种哺乳动物进行识别,该方法在包含61种海洋哺乳动物声音的样本库中进行测试。测试结果显示该算法较传统的梅尔倒谱系数在识别率上提升了5.5%,且在海洋低信噪比环境下有更好的识别表现。     

基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别

针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。     

一种基于SVM的改进车牌识别算法

提出了一种基于支持向量机(SVM)的改进车牌识别方法。对细化处理后的字符采用网格、水平投影与垂直投影密度的特征提取方法,保证了字符整体与局部特征,同时也使特征向量集的维数充分低。结合3种特征提取方法得到的特征向量集,采用 SVM进行车牌号码识别。对于易混淆字符,提出了根据各自的特征进行2次识别的算法,该算法有效解决了易混淆字符误识别的问题。实验结果表明,该算法鲁棒性好、抗干扰能力强、识别率达到了98.58%。     

基于区域协方差的图像特征融合方法

考虑到不同特征代表图像的不同信息,融合后的特征更能体现图像的本质,概括总结了国内外各类图像特征融合方法,重点阐述分析了基于区域协方差的特征融合方法,该方法可以自然地融合多个相关特征,协方差计算本身具有滤波能力且效率高,最后通过设计合适的目标特征,基于区域协方差融合特征实现舰船目标识别。实验表明,协方差描述子可以较好地融合舰船可见光图像或红外图像的目标特征,提高目标识别能力。     

基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法

为了满足天基系统对红外探测目标的高精度识别需求,提出了一种基于多波段特征融合模板匹配的目标识别方法。首先阐述分析了目标多维特征要素以及分类手段。结合目标运动特征、多波段下目标光谱特征以及红外辐射变化等特征实现了特征融合处理,并基于区域特征变化,采用动态规整模板匹配算法完成了目标识别。最后结合合作目标的红外辐射强度序列数据对参数进行了训练调整。分析结果表明,本文建立的识别方法能够较好地实现目标型号识别,性能优于传统的动态规整匹配算法。     

基于Gabor特征与改进RSC的人脸识别算法

针对鲁棒稀疏编码算法(Robust Sparse Coding,RSC)在姿态偏转、遮挡等环境下,特征维数高、识别率较低等问题,结合对该环境下仍具有良好鲁棒性的Gabor特征,提出了一种基于Gabor特征提取的改进的鲁棒稀疏编码算法(Gabor Robust Sparse Coding,GRSC)。首先对人脸图像进行分块处理;然后作多方向和多尺度的Gabor特征提取并构造字典;接着用PCA特征脸法去除相关性和降低维数;最后用加权迭代稀疏编码算法求解得到的最优稀疏系数进行判别归类。在ORL和AR数据库上验证该算法的性能,结果表明在AR数据库上识别率高达98.9%,在ORL人脸库上具有显著的优势,同时有效缩短了识别时间,是一种比较实用的人脸识别方法。     

基于多任务学习的人体动作识别

为了准确识别现实场景下的人体动作,提出了基于多任务学习的人体动作识别方法。首先,对数据进行局部显著点的检测和特征描述。然后,利用K均值算法对所提特征进行聚类构建词袋模型。最后,利用任务之间的关系,实现现实场景下的人体动作识别。比较实验说明所提出方法能够较好的识别现实场景下的人体动作,并对数据背景、光照条件等外因具有较强的鲁棒性。     

基于心电与光电容积脉搏波特征层融合的身份识别方法

针对单模态的心电信号(ECG)或光电容积脉搏波信号(PPG)识别技术中存在的精度不高,未考虑类内相关性等问题,该文提出基于判别相关分析法(DCA)对ECG与PPG组合特征矩阵进行特征层融合以及对K-最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)分类器在决策层融合的识别方法.实验结果表明,使用融合特征(ECG-PPG)与融合分类器(KNN-SVM)的方法对23名受试者进行分类识别的准确率可以达到98.2％,识别精度在常规环境下优于单模态识别.为多模生物特征身份识别提供了一种有效模型.