【摘 要】
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提出一种在复杂场景下基于动态局部二进制模式(VLBP)和三正交平面局部二进制模式(LBP-TOP)的人体背影图片序列运动特征的性别识别方法.首先对图像序列进行预处理,即对图像序
【机 构】
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北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室,广东 深圳 518055
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提出一种在复杂场景下基于动态局部二进制模式(VLBP)和三正交平面局部二进制模式(LBP-TOP)的人体背影图片序列运动特征的性别识别方法.首先对图像序列进行预处理,即对图像序列体积块进行分块和三维滤波后,再分别对分块得到的图像序列子体积块用VLBP和LBP-TOP进行运动特征提取.然后用支持向量机对训练样本进行训练和预测得到运动人体的性别.最后研究了分块数量、时间半径和滤波等因素对识别率的影响.研究结果表明:该方法能有效地提取动态人体特征,尤其是在光照条件和地形条件变化较大的复杂场景中效果更好;在自建的数据库上用VLBP特征取得了83.3a％的正确率,用LBP-TOP特征取得了94.44％的正确率.
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