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人体行为序列化识别算法研究
针对传统方法在人体行为识别方面拓展性不强等问题,提出一种序列化的研究思想,提取骨骼图的特征矢量,用SVM训练和识别静态动作,形成序列即可表示动态动作,因此只要丰富静态动作库,就可以实现多种动态动作的识别,具有很好的拓展性。为了减少静态动作识别错误产生的影响,提出一种基于前后信息的纠错算法。实验表明,该算法具有较高的识别准确率,并且具有很好的鲁棒性和实时性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:466944
提供者:
weixin_38592420