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摘要
针对现有人体动作识别方法不能很好地识别静态图像中动作的问题,提出一种结合姿态库和AdaBoost双层分类模型的识别方法。利用人体位置数据和Hausdorff距离创建初始姿态库,利用第一层分类器进行训练,获得由特征向量和空间信息组成的姿态库;基于第一层分类器获得测试图像的空间姿态激活向量(SPAV);将SPAV进行级联作为第二层分类器的输入,以具有最大分类分数的动作类型作为判别结果。在PASCAL2010和KTH数据集进行相关实验,实验结果表明,该方法在识别精确性和处理时间上具有优越的性能。
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