基于动静态特征结合的改进模糊支持向量机行为识别

摘要：

为了进一步提高行为识别的准确率,将视频中行为的动态特征和静态特征结合起来,应用一种改进的模糊支持向量机(FSVM)方法进行识别,该方法中采用一种新的隶属度确定方法,考虑了样本与类中心的距离以及样本与样本之间的紧密度关系;同时对支持向量机中靠近支持向量的难以识别的样本使用K近邻法识别.在KTH图像数据集上进行实验,将支持向量机与改进的模糊支持向量机两种识别方法进行比较,改进的模糊支持向量机在各类行为识别上取得了较高的识别率.

关键词：动态特征、静态特征、模糊支持向量机、K近邻法、行为识别

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：山西省科技攻关计划工业资助项目2015031003-1

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：125-130