[发明专利]一种基于主成份分析的人体行为识别方法在审
| 申请号： | 201710545528.0 | 申请日： | 2017-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN107480692A | 公开（公告）日： | 2017-12-15 |
| 发明（设计）人： | 朱力航;黄慧敏;朱珂权;林淳 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于主成份分析的人体行为识别方法，包括人体行为建模处理和人体行为识别处理，人体行为建模处理包括以下步骤获取训练的数据集；基于过滤式特征选择方法对基础特征信息进行提取；对提取所得的基础特征信息数据集进行K‑means算法聚类处理，并生成人体行为分类器；人体行为识别处理包括以下步骤构建BP神经网络模型；将人体行为分类数据导入神经网络，使用拟牛顿倒传递法进行训练；通过BP神经网络算法对所述的人体分类器进行持续完善与优化；对输出结果进行离散化处理，得到人体行为识别处理结果。本发明简单高效、识别准确率较高、具有较好的扩展性、工作性能稳定可靠且应用较为广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 成份 分析 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于主成份分析的人体行为识别方法，其特征在于：所述识别方法包括人体行为建模处理和人体行为识别处理，所述的人体行为建模处理，包括以下步骤：1.1)获取训练的数据集；1.2)基于过滤式特征选择方法对基础特征信息进行提取；1.3)对提取所得的基础特征信息数据集进行K‑means算法聚类分析处理，并生成人体行为分类器；所述的人体行为识别处理，包括以下步骤：2.1)构建BP神经网络模型，使用主成份分析法选择一个低维空间，将输入在该特征空间中的投影作为输入的特征，对输入进行降维处理，设置隐含层为3个节点，输出1个节点；2.2)将人体行为分类数据导入神经网络，使用拟牛顿倒传递法进行训练；2.3)通过BP神经网络算法对所述的人体分类器进行持续完善与优化；2.4)对输出结果进行离散化处理，得到人体行为识别处理结果。
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