粒子群优化BP神经网络在步态识别中的研究

摘要：

为降低步态识别特征噪声、提高BP神经网络在步态识别中的准确性和高效性,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络识别算法.该算法将形态学细化思想融入人体骨架图特征值提取中,在二维平面上抽取多种特征值,然后建立粒子群优化神经网络模型,将特征值矩阵代入模型中,在反复迭代后产生最优迭代函数作为神经网络优化函数,不断优化网络层之间的权值和阈值.实验结果表明,优化后的模型识别率高达97.125％.

关键词：步态识别、神经网络、粒子群优化、仿真

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：成都市科技局重点研发支撑计划技术创新研发项目2018-YFYF-00191-SN

在线出版日期：2019-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：130-133,138