【摘 要】
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提出利用挥手行为进行性别识别的方法.使用基于含时切平面的方法检测周期,用平均剪影表征一个周期序列的挥手行为,PCA降维后利用支持向量机进行分类.实验在60人（30男,30女）的数
【基金项目】
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国家自然科学基金(61075073,61005091);高等学校博士学科点专项科研基金(20093402110014)资助
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提出利用挥手行为进行性别识别的方法.使用基于含时切平面的方法检测周期,用平均剪影表征一个周期序列的挥手行为,PCA降维后利用支持向量机进行分类.实验在60人（30男,30女）的数据库上进行.实验结果表明,用提出的算法从三种挥手行为（挥左手、挥右手、挥双手）中识别出性别的正确率达到89.83%或更高.实验还将人体分成5部分：手臂、头肩、腰、臀和腿,研究人体各组成部分对性别识别的贡献.93个对比实验结果表明,去掉手臂部分识别率下降最快;只通过手臂识别正确率达到86.44%或更高;使用两部分识别,手臂＋臀部是最
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