基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法

被引：8

作者：

林春丽 ^{[1
,2
]}

王科俊 ^{[1
]}

李玥 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学自动化学院

[2] 辽宁科技大学高等职业技术学院

来源：

计算机应用 | 2011年 / 31卷 / 03期

关键词：

行为识别; 智能监控; 特征提取; 增强的步态能量图; 二维保局映射;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

行为分类中,现有的特征提取要么方法简单、识别率低,要么特征提取复杂、实时性差。对此,提出一种算法:将步态能量图(GEI)改进,得到增强步态能量图(EGEI);然后将二维保局映射(2DLPP)应用于特征空间降维;最后采用最近邻(NN)法分类。EGEI比GEI更能反映目标特征;2DLPP降维效果好于主成分分析(PCA)及一维保局映射。在Weizmann行为数据库上测试,实验结果表明:该算法简单、准确率高,平均识别率达到了91.22%。

引用

页码：721 / 723+744 +744

页数：4

共 6 条

[1] 基于图像质量和PCA子空间的车标识别方法 [J].