Lanzhou University of Finance and Economics. All
| 基于低秩分解的异常步态活动图像序列识别 | |
| 邱妍妍1; 高增2 | |
| 2021-06-15 | |
| 发表期刊 | 计算机仿真
 |
| 卷号 | 38期号:2021,38(06)页码:415-418 |
| 摘要 | 由于传统图像序列识别方法受噪声因素影响,导致序列识别精度较低,提出一种基于低秩分解的异常步态活动图像序列识别方法。设定步态历史图像序列作为标准图像序列,根据矩函数的特征向量,列出Zermike矩提取图像序列特征向量数据。对步态图像像素点矩函数特征进行识别并转化为向量格式,利用低秩分解方法构建结构化矩阵低秩表示模型,去除序列特征向量数据噪声。对分解去噪后的数据进行Curvelet特征转化,得到形变约束完成图像序列识别。仿真结果表明,所提方法的图像序列识别率达到了90%,充分说明所提方法的识别精度较高,且去噪效果十分理想,优于现有方法。 |
| 关键词 | 低秩分解 异常步态 图像序列 识别 多特征 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CSCD ; 北大核心 |
| ISSN | 1006-9348 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | TP391.41 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/29979 |
| 专题 | 兰州财经大学 |
| 作者单位 | 1.兰州财经大学陇桥学院; 2.苏丹依德利斯师范大学 |
| 第一作者单位 | 兰州财经大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 邱妍妍,高增. 基于低秩分解的异常步态活动图像序列识别[J]. 计算机仿真,2021,38(2021,38(06)):415-418. |
| APA | 邱妍妍,&高增.(2021).基于低秩分解的异常步态活动图像序列识别.计算机仿真,38(2021,38(06)),415-418. |
| MLA | 邱妍妍,et al."基于低秩分解的异常步态活动图像序列识别".计算机仿真 38.2021,38(06)(2021):415-418. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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