【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第9期 424-427页,共4页

【作 者】： 梁俊卿

【摘 要】 研究人体行为图像特征识别问题,在人体动作图像中存在大量的和真实行为无关的掩饰动作特征,掩饰动作的存在会大大干扰人体真实行为特征,造成行为真实特征关联的减弱,形成干扰.传统的关联特征挖掘方法在关联干扰的情况下,很难建立准确的行为特征对应空间,使得关联性发生混乱,造成行为特征挖掘错误.提出了一种采用动作特征人体运行行为挖掘算法.利用黄金分割方法,计算动作特征的权值比重,从而删除冗余特征,为人体行为挖掘提供准确的数据基础.利用非线性分类函数,对人体行为特征进行分类,从而实现人体运动行为的挖掘.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高人体运动行为识别的准确性,从而有效地对人体运动行为进行有效识别.