基于神经网络的运动视频图像分类和识别研究

摘要：

当前运动视频的图像分类和识别方法存在图像识别率低、识别不清晰图像较难的问题,为解决上述问题,文中提出基于神经网络的运动视频图像分类和识别研究.采用目标轮廓周长平方比轮廓面积的方法,提取运动目标图像特征,通过提取图像特征结果设计图像分类流程,建立神经网络图像分类模型完成图像识别.针对同一元素的不同角度进行拍摄获取,采用误差反向传播算法完成神经网络下的运动视频图像分类和识别.通过仿真实验验证设计方法的性能,实验结果表明,所提方法对运动视频图像的识别率较高,正确率在98％以上,且图像识别分类较全面.所提方法能够对运动视频图像中的元素进行分类,识别不清晰图像,提高了识别的精准度,为实际应用提供了一定的参考.

关键词：运动视频;图像分类;图像识别;神经网络;图像特征提取;图像分类模型;实验论证

所属期刊栏目：44

分类号：TN919⁃34;TP391.413

资助基金：河北省自然科学基金项目E2018203140

在线出版日期：2021-10-19（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：163-167