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为了保证特征提取的有效性,更完备地描述人体行为序列,提出了一种基于Zernike 矩的人体行为识别方法.该方法利用规范化的运动历史图像(MHI)进行图像序列的表示,从中提取出基于Zernike矩的统计描述作为特征向量进行识别.同时,提出了一种利用图像的重建过程确定分类时采用的Zernike矩的最高阶次的算法.实验中,对8类不同的人体行为进行了测试.应用Zernike矩特征的分类精度高于用规则矩和Hu矩作为特征的方法,证明了基于Zernike矩的人体行为识别方法的有效性.
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