TP391.4
国家高技术研究发展计划(863计划) , 家庭服务机器人重点项目 , 教育部留学回国人员科研启动基金 ?
提出了一种以人的动作序列图像的轮廓为特征,基于RBF神经网络的日常行为识别方法.首先通过建立自适应背景模型分割出动作序列并提取轮廓,然后利用傅立叶描述子处理动作的轮廓线序列并进行数据维数压缩,结合径向基神经网络进行行为识别.实验表明,利用本方法对人的日常行为的正确识别率达到90%以上,具有简单、实用的特点.
黄彬,田国会,李晓磊.利用轮廓特征识别人的日常行为[J].光电子激光,2008,(12):