网络与信息安全学报 ›› 2017, Vol. 3 ›› Issue (9): 55-60.doi: 10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00196
摘要:
针对人体行为识别问题,提出一种基于径向基函数(BP)神经网络的人体行为分类算法。首先,利用奇异值分解(SVD)算法提取视频每一帧的奇异值,将每一帧的奇异值按照行拼接起来即为一个视频的样本,样本按照行排成样本矩阵;然后,利用主成分分析(PCA)对得到的矩阵进行去相关并且降低维数,降低维数的矩阵再进行线性鉴别分析(LDA),使样本变得线性可分;最后,利用BP神经网络对样本进行分类;实验结果表明,与采用最近邻分类和K近邻分类(kNN)相比,所提算法具有更高的识别率。
中图分类号:
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