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基于遗传算法优化BP神经网络的行为识别

杨大春  
【摘要】:随着信息技术的发展,人们对社会安全的要求不断提高,而身份识别作为安全的必要条件,也越来越受到人们重视。特别是新兴的生物识别技术已经成为当今的主流,非侵犯性、远距离识别等特点使生物行为识别技术具有无可比拟的优势,因此,成为当今社会研究的热点。为此,本文从人体行为检测、行为特征提取、行为识别三个方面对人体行为识别技术进行研究。其中行为特征提取和行为的识别是本文研究的重点。 本文首先利用背景减除法对图像中的人体进行检测,提取出图像中的人体目标后用形态学处理空洞和噪声部分,然后对图像归一化,利用canny算子提取出人体行为轮廓。文中应用改进的离散型Hu矩描述人体行为,为了更精确的描述人体行为特征,我们选取4个Hu矩来表示行为特征。本文提出一种遗传算法优化后的BP神经网络结构,对人体行为进行识别,采用Weizmann行为数据库中的步态图像进行训练和识别。经过大量的实验证明,文中提出的遗传算法优化BP神经网络的人体步态识别方法具有可行性,并获得高的识别率。


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