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基于加权Hu矩与HOG特征自适应融合人体行为识别新方法.pdf
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基于加权hu矩和hog特征的自适应融合人体行为识别新方法.pdf
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提出了一种基于特征级融合的运动人体行为识别方法。应用背景差分法和阴影消除技术获得运动人体区域和人体轮廓; 采用R变换提取人体区域特征, 采用小波描述子提取人体轮廓特征; 然后将这两种具有一定互补性的特征采用K-L变换进行融合, 得到一个分类能力更强的特征; 最后, 在传统支持向量机的基础上, 结合模糊聚类技术和决策树构建多级二叉树分类器, 从而实现行为多类分类。该方法在Weizmann行为数据库上
基于卷积神经网络与长短期记忆神经网络的多特征融合人体行为识别算法
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提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆（LSTM）神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法，通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接，对特征通过卷积进行融合，将获得的矢量信息输入LSTM单元。分别使用数据光流信息与红绿蓝信息训练网络，将各网络的结果进行加权融合。实验结果表明，所提模型有效地提高了行为识别精度。
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论文研究-一种自适应加权HOG特征的人脸识别算法.pdf
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为了提高人脸识别在复杂条件下的识别率，提出一种基于自适应加权梯度方向直方图特征（AW-HOG）的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像分成均匀子块，并利用HOG描述算子提取分块人脸特征，根据各分块对识别的贡献率...
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针对步态能量图（GEI）在提取人体信息时只描绘出了轮廓信息，而丢失了内部特征的局限性，提出一种基于人体目标图像的局部二值模式（LBP）与方向梯度直方图（HOG）分层融合的GEI识别算法。该算法步骤包括：首先用光流法提取步态周期，获得一个周期的步态能量图（GEI）；然后分三层提取GEI的LBP特征，得到三层的LBP图像；依次提取每层LBP图像的HOG特征，最后将每层提取的LBP和HOG特征融合，得到
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基于空-时域特征决策级融合的人体行为识别算法
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