提出了一种基于方向梯度直方图特征(Histogram of Gradient,简称HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的日常运动行为识别方法。该方法以KTH动作数据库作为实验数据库,首先将运动视频分解成图像,并对图像进行预处理和人体...提出了一种基于方向梯度直方图特征(Histogram of Gradient,简称HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的日常运动行为识别方法。该方法以KTH动作数据库作为实验数据库,首先将运动视频分解成图像,并对图像进行预处理和人体运动目标分割,然后利用HOG表示不同类型的运动行为,最后采用支持向量机分类器实现运动行为的识别。实验结果表明,基于HOG特征和支持向量机的动作识别方法具有较好的识别效果。展开更多
文摘提出了一种基于方向梯度直方图特征(Histogram of Gradient,简称HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的日常运动行为识别方法。该方法以KTH动作数据库作为实验数据库,首先将运动视频分解成图像,并对图像进行预处理和人体运动目标分割,然后利用HOG表示不同类型的运动行为,最后采用支持向量机分类器实现运动行为的识别。实验结果表明,基于HOG特征和支持向量机的动作识别方法具有较好的识别效果。
