[发明专利]一种基于人体行为识别的统一特征选择系统

权利要求书

1.一种基于人体行为识别的统一特征选择系统，其特征在于，包括特征选择模块、特征重组模块以及数据共享模块；

所述特征选择模块，包括若干特征选择算法单元，其中配置有对应的特征选择算法，用于：

通过任一特征选择算法单元对人体行为数据进行特征选择，获得特征子集并存储于数据共享模块中；

对所述特征子集采用分类算法进行人体行为识别，获得识别准确率；基于该识别准确率与预设阈值的比对结果执行继续调用特征选择模块或调用特征重组模块或退出特征选择模块；

所述特征重组模块，其中配置有特征重组算法，用于：

将所述特征子集按特征出现频率将特征划分为高频特征和低频特征并分别存储于数据共享模块中；采用特征重组算法对获得的高频特征和低频特征进行特征重组形成新的特征子集，基于新的特征子集，采用分类算法进行人体行为识别，获得识别准确率，基于该识别准确率与预设阈值的比对结果执行继续调用特征重组模块或退出特征重组模块。

2.根据权利要求1所述的基于人体行为识别的统一特征选择系统，其特征在于，所述数据共享模块包括：

第一数据存储单元，用于存储特征选择算法单元所获得的特征子集；

第二数据存储单元，用于存储特征重组模块和特征选择模块进行递归的标志值；

第三数据存储单元，用于存储当前由特征选择模块或特征重组模块所获得的最新的特征子集；

第四数据存储单元，用于存储当前的特征选择算法单元或特征重组单元进行人体行为识别所获得的识别准确率；

所述数据共享模块中的任一单元均可被特征重组模块以及特征选择模块进行读写操作。

3.根据权利要求2所述的基于人体行为识别的统一特征选择系统，其特征在于，所述特征选择模块具体包括第一处理单元、第一特征选择算法单元、第二特征选择算法单元、第三特征选择算法单元、第四特征选择算法单元，用于：

第一处理单元依次调用第一特征选择算法单元或第二特征选择算法单元或第三特征选择算法单元或第四特征选择算法单元，表示为algorithm＝Algorithm[++i]，其中Algorithm[i]表示第i特征选择算法单元，并通过该特征选择算法单元对人体行为数据进行特征选择，获得特征子集并存储于第三数据存储单元；

对所述特征子集采用分类算法进行人体行为识别，获得识别准确率并存储于第四数据存储单元；使第二数据存储单元的标志值加1；

将获得的识别准确率与预设阈值进行比较，若识别准确率大于或等于预设阈值，则取存储于第三数据存储单元的特征子集为最终的特征选择结果；若识别准确率小于预设阈值且第二数据存储单元的标志值为2，则将则将第三数据存储单元的特征子集存储于第一数据存储单元，并调用特征重组模块，否则将第三数据存储单元的特征子集存储于第一数据存储单元后继续调用特征选择模块。

4.根据权利要求3所述的基于人体行为识别的统一特征选择系统，其特征在于，所述特征重组模块具体包括第二处理单元、高频特征数据存储单元、低频特征数据存储单元、特征重组算法单元，用于：

第二处理单元获取第二数据存储单元的标志值并判断该标志值是否为2，若否则调用特征选择模块；若是则从第一数据存储单元获取特征子集，对该特征子集按特征出现频率将特征划分为高频特征和低频特征并分别存储于高频特征数据存储单元和低频特征数据存储单元；

调用特征重组算法单元对获得的高频特征和低频特征进行特征重组形成新的特征子集并存储于第三数据存储单元；

基于新的特征子集，采用分类算法进行人体行为识别，获得识别准确率并存储于第四数据存储单元；

将获得的识别准确率与预设阈值进行比较，若识别准确率大于或等于预设阈值，则取存储于第三数据存储单元的特征子集为最终的特征选择结果；若否则使第二数据存储单元的标志值为1，并返回特征重组模块的起始位置。