郑莉莉
- 作品数：4 被引量：16H指数：1
- 供职机构：浙江工业大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVM的人体异常行为检测算法研究
- 人体行为识别是人体运动分析的重要研究方向,广泛应用于智能安全监控、智能家居监护、医学步态分析、体育训练、虚拟现实等多个领域。该技术以计算机视觉为基础,通过对指定运动目标和场景的监控视频分析,判断运动目标是否存在异常行为,...
- 郑莉莉
- 关键词：视频分析SVM技术
- 一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法
- 一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法，包括以下步骤：(1)对视频图像提取Hu不变矩特征，计算图像序列的覆盖率，提取覆盖率最高的设定覆盖百分数为候选关键帧，然后计算候选关键帧的失真率，以提取其中最小的失真百分数为关...
- 黄鲜萍郑莉莉梁荣华
- 文献传递
- 一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法
- 一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法，包括以下步骤：(1)对视频图像提取Hu不变矩特征，计算图像序列的覆盖率，提取覆盖率最高的设定覆盖百分数为候选关键帧，然后计算候选关键帧的失真率，以提取其中最小的失真百分数为关...
- 黄鲜萍郑莉莉梁荣华
- 文献传递
- 基于支持向量机的人体姿态识别被引量：15
- 2012年
- 人体姿态识别是当前自动视频理解技术的研究热点,提出的算法能够识别视频中的十二种人体姿态,包括走路、跳跃、爬行和弯腰等.算法首先提取前景图像中的星形轮廓位置、六星角度和离心率等多特征信息,组成人体姿态特征,结合该特征的向量表示利用基于径向基核支持向量机的分类器,实现各种姿态的识别.实验中,在公共数据库和部分自采集数据基础上构建特征库,对分类器进行训练,对其余自采集数据进行分类,结果表明:该算法对小样本下的人体姿态识别具有令人满意的结果.
- 郑莉莉黄鲜萍梁荣华
- 关键词：星形模型离心率支持向量机
