针对长时间处于不正确坐姿下引发的颈椎疾病、近视发病率增高问题,提出一种基于MTCNN的坐姿行为识别方法。将MTCNN算法应用到坐姿识别中检测人脸关键点,根据肩膀ROI区域,利用肩膀轮廓多边形近似算法定位肩膀位置;通过卷积神经网络和肩膀定位获得坐姿关键点,计算坐姿特征构成高维特征向量。SVM分类实验结果表明,该方法的坐姿行为识别正确率达到95.9%,与其它算法相比,其能够准确识别坐姿行为,通过增添肩膀特征,识别率提高了1.8%。
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