局部证据RBF人体行为高层特征自相似融合识别

摘要：

针对传统人体动作识别算法通常重点解决某一类行为识别，不具有通用性的问题，提出一种局部证据 RBF人体行为高层特征自相似融合识别算法。借用随时间变化的广义自相似性概念，利用时空兴趣点光流场局部特征提取方法，构建基于自相似矩阵的人体行为局部特征描述；在使用 SVM算法进行独立个体行为识别后，利用提出的证据理论 RBF (radial basis function)高层特征融合，实现分类结构优化，提高分类准确度。仿真结果表明，该方案能够明显提高人体行为识别算法效率和识别准确率。

关键词：局部特征描述、证据理论、RBF网络、自相似、高层特征融合

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61370176;国家973重点基础研究发展计划基金项目2011CB302802;上海市教育委员会科研创新基金项目11ZZ37

在线出版日期：2016-08-04（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：1921-1926