| 基于Boosting RBF神经网络的人体行为识别 |
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| 引用本文： | 叶银兰.基于Boosting RBF神经网络的人体行为识别[J].计算机工程与应用,2008,44(13):188-190. |
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| 作者姓名： | 叶银兰 |
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| 作者单位： | 绍兴文理学院,上虞分院,浙江,绍兴,312300 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)
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浙江省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 提出一种基于BoostingRBF神经网络的人体行为识别方法,该方法利用规范化的运动历史图像(MHI)进行图像序列表示,从中提取Zernike矩的统计描述特征,然后提出Adaboost算法自适应地选择图像序列的特征作为RBF神经网络的输入,为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用一种调整权值分布,限制权重扩张的改进的Boosting方法,分类器以加权投票方式进行分类决策。实验结果表明,提出的方法能够有效地识别人体运动类别。
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| 关 键 词： | Zernike矩 人体行为识别 boosting算法 运动历史图像 |
| 文章编号： | 1002-8331(2008)13-0188-03 |
| 收稿时间： | 2007-8-14 |
| 修稿时间： | 2007年8月14日 |
Recognition of human action using boosting method and RBF neural network |
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| YE Yin-lan.Recognition of human action using boosting method and RBF neural network[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(13):188-190. |
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| Authors: | YE Yin-lan |
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| Affiliation: | Shang Yu College of Shaoxing University，Shaoxing，Zhejiang 312300，China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Zernike moments recognition of human action Boosting method motion history image |
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