基于二分类进化特征学习的人体行为识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610410959.1
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
申请日期：
2016-06-13
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于二分类进化特征学习的人体行为识别方法
申请号	CN201610410959.1	申请日期	2016-06-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-10-26	公开/公告号	CN106056093A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	张向荣;焦李成;韩文辉;冯婕;白静;李阳阳;侯彪;马文萍
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华

摘要

本发明公开了一种基于二分类进化特征学习的人体行为识别方法，主要解决现有技术对视频中的行为识别率低的问题。其识别过程为：(1)输入训练集和测试集所有视频，提取包含有局部和全局空间信息的多种特征；(2)对提取得到的每一种特征进行费舍向量变换，得到变换后的特征；(3)对每一个变换后的特征计算正向和逆向进化序列；(4)计算每一个序列的正向和逆向进化步长；(5)将正向步长作为类别1，逆向步长作为类别‑1，使用二分类支持向量机进行分类，得到判别面的法向量；(6)将判别面的法向量作为原视频的特征表示用多分类支持向量机进行识别。本发明增强了视频表示的判别性，提高了对视频中人体行为的识别率，可用于智能监控。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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