[发明专利]一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法有效
| 申请号： | 201210063893.5 | 申请日： | 2012-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN102682302A | 公开（公告）日： | 2012-09-19 |
| 发明（设计）人： | 黄鲜萍;郑莉莉;梁荣华 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;王利强 |
| 地址： | 310014 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 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键帧；(2)对关键帧进行前景图像的抽取，得到运动人体的前景图像后；(3)提取关键帧的特征信息，所述特征信息为六星模型、六星角度和离心率；得到多特征融合的图像特征向量；(4)使用一对一的用训练好的分类模型，所述分类模型为基于SVM的姿态分类器，对姿态进行识别。本发明简化计算、稳定性良好、鲁棒性良好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关键 特征 融合 人体 姿态 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法，其特征在于：所述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键帧；(2)对关键帧进行前景图像的抽取，得到运动人体的前景图像后；(3)提取关键帧的特征信息，所述特征信息为六星模型、六星角度和离心率；得到多特征融合的图像特征向量；(4)使用一对一的训练好的分类模型，所述分类模型为基于SVM的姿态分类器，对姿态进行识别。
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