基于AEI与(2D)2PCA的行为分类算法

提出一种基于行为能量图像(AEI)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的行为分类算法解决行为分类问题。该算法利用AEI作为识别特征,无需运动周期的分割,运用(2D)2PCA对特征空间降维,用最近邻方法分类。实验结果表明,该算法能以较少的运行时间获得较高的分类准确率。     

基于CHMM的行为识别系统设计

阐述了行为识别的基本过程。将前景序列进行归一化后,采用二维主成分分析方法（2DPCA）降维进行特征提取,利用连续隐马尔科夫模型（CHMM）建模,对行为有效分类和识别。实验结果表明,该设计方案的识别率可以达到95%。