【摘 要】
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提出了一种以运动人体侧影为特征的基于模板匹配的人体行为识别方法。首先，利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体侧影。利用翁变换对人体侧影进行特征提取，将时变的2D区域
【基金项目】
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国家自然科学基金(61104179);山东省高校智能信息处理与网络安全重点实验室资助
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提出了一种以运动人体侧影为特征的基于模板匹配的人体行为识别方法。首先，利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体侧影。利用翁变换对人体侧影进行特征提取，将时变的2D区域形状转换为对应的1D距离向量。然后，利用谱系聚类方法提取动作序列的关键姿态，将关键姿态编码为称为动作串的模板。最后，利用动态时间规整算法度量测试序列与标准模板之间的相似性。实验结果表明，本方法对人的6种日常行为进行识别的正确识别率达到85％以上，具有简单实用的特点。
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