基于特征融合和度量学习的行人行为识别仿真

摘要：

针对人体行为识别技术存在特征融合精度低、行人轮廓提取噪声高等问题,提出基于特征融合和度量学习的行人行为识别方法.采用离散小波变换方法提取相关行为和轮廓特征,通过K-L变换技术获取图像特征融合数据,利用马氏距离算法实现图片特征度量学习,运用EDM交叉距离完成行人行为相对应的识别.仿真结果表明:研究设计的行为识别方法可以高精度的融合视频图像行人行为特征,准确识别行人行为,为监控安全领域提供了强有力理论支撑.

关键词：特征融合、度量学习、马氏距离、行人行为识别

所属期刊栏目：38

分类号：TP394.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃政法学院校级重点项目;国家自然科学基金;甘肃省自然科学基金

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：396-399,404