基于小波特征匹配的短时人体行为识别

摘要：

在人体行为识别研究中,特征选取是关键.为了获取充分且稳定的行为特征,往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理,而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定,难以做到准确稳定识别.提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法.使用小波变换方法提取系数特征,将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配,根据相似性对行为动作做出分类识别.实验结果表明,此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能,有助于实现对人体行为动作的实时识别.

关键词：短时行为、小波变换、近似系数、模板匹配、1范数

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省领军人才团队项目;安徽省自然科学基金;安庆师范大学与铜陵学院联合培养研究生科研创新基金

在线出版日期：2023-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：158-168