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      電子發燒友網>電子資料下載>傳感與控制>基于塊稀疏模型的人體運動模式識別方法

      基于塊稀疏模型的人體運動模式識別方法

      2017-12-20 | rar | 0.91 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　在人體運動模式識別中，傳統稀疏表示分類算法未考慮待測試樣本相應稀疏系數向量內在塊結構相關性信息，影響了算法識別性能。為此，提出一種基于塊稀疏模型的人體運動模式識別方法。該方法充分利用人體運動模式內在塊稀疏結構，將人體運動模式識別問題轉化為稀疏表示問題，采用塊稀疏貝葉斯學習算法，求解基于樣本訓練集優化稀疏表示待測樣本的稀疏系數，并根據稀疏系數重構殘差判定待識別動作類別，能有效提高人體運動模式識別率。選用包含多類別人體動作行為模式的USC-HAD數據庫對所提算法性能進行了驗證。實驗結果表明，所提算法能夠有效捕獲不同運動模式內在差異信息，平均動作識別率達到97. 86%，比傳統動作識別方法平均提高近5%，有效提高了動作識別準確率。

      基于塊稀疏模型的人體運動模式識別方法

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