粒子群优化神经网络的体育动作识别

摘要：

为了提高体育动作识别的准确性，提出一种粒子群优化神经网络的体育动作识别模型。首先采用背景差法对体育视频图像处理，获得体育动作轮廓，实现体育动作分割，然后提取体育动作的特征，并对特征进行核主成分分析，最后采用BP神经网络对特征向量进行训练，并通过粒子群优化算法选择BP神经网络参数，建立体育动作识别的分类器。测试结果表明，该模型提高了体育动作的识别率，降低了误识率，可以满足体育动作的在线识别要求。

关键词：粒子群优化算法、神经网络、体育动作、识别与分类

所属期刊栏目：39

分类号：TN711-34(基本电子电路)

资助基金：四川省社科联、乐山师范学院学科共建项目SCl4XK20

在线出版日期：2016-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52