基于神经网络的人体动作识别方法

摘要：

人体动作识别一直是计算机视觉领域的研究重点.为了提高人体动作识别的准确度,本文提出一种基于神经网络的加权识别方法.首先利用ViBe算法提取人体运动前景,计算前景重心,然后将轮廓重心距作傅里叶变换获得傅里叶描述子,最后利用本文提出的基于神经网络的加权识别方法进行分类.实验结果表明,本文方法的识别率在89%以上.

关键词：动作识别、神经网络、傅里叶描述子、ViBe、加权识别

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41401445;安徽省大学生创新创业训练基金资助项目2016CXCYS111

在线出版日期：2018-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：26-29