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热释电红外信号人体运动特征识别
被引:10
作者
:
王林泓
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
王林泓
[
1
]
龚卫国
论文数:
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机构:
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
重庆建设工业有限责任公司国防科技工业技术中心
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
龚卫国
[
1
,
2
]
论文数:
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机构:
贺莉芳
[
1
]
肖红
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机构:
重庆建设工业有限责任公司国防科技工业技术中心
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
肖红
[
2
]
黄宜民
论文数:
0
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0
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0
机构:
重庆建设工业有限责任公司国防科技工业技术中心
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
黄宜民
[
2
]
机构
:
[1]
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
[2]
重庆建设工业有限责任公司国防科技工业技术中心
来源
:
光电子激光.
|
2010年
/ 21卷
/ 03期
关键词
:
热释电红外(PIR)探测器;
运动特征识别;
典型相关分析(CCA);
最小二乘支持向量机(LS-SVM);
D O I
:
10.16136/j.joel.2010.03.026
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
根据人体在热释电红外(PIR)探测器的检测区域内沿不同路径和不同方向运动时信号在时域及频域的分布特点,提出一种基于单只PIR探测器信号的人体运动特征识别方法。首先提取人体PIR信号的频谱和短时频谱能量特征;然后进行主元分析(PCA)特征降维,根据典型相关分析(CCA)进行特征融合;最后采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行分类识别。实验以不同人体、不同运动方式的PIR探测器数据为研究对象。分析结果表明,提出的特征提取、特征融合及识别方法能有效地对人体运动特征进行识别。
引用
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页数:4
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增强的典型相关分析及其在人脸识别特征融合中的应用
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张志坚
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机构:
张培仁
[J].
计算机辅助设计与图形学学报,
2009,
21
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[2]
Wavelet-based multispectral face recognition.[J]..Optoelectronics Letters.2008, 05
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