【摘 要】
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为降低步态识别特征噪声、提高BP神经网络在步态识别中的准确性和高效性,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络识别算法。该算法将形态学细化思想融入人体骨架图特征值提取中,
【机 构】
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电子科技大学成都学院,西华师范大学计算机学院
【基金项目】
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成都市科技局重点研发支撑计划技术创新研发项目(2018-YFYF-00191-SN)
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为降低步态识别特征噪声、提高BP神经网络在步态识别中的准确性和高效性,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络识别算法。该算法将形态学细化思想融入人体骨架图特征值提取中,在二维平面上抽取多种特征值,然后建立粒子群优化神经网络模型,将特征值矩阵代入模型中,在反复迭代后产生最优迭代函数作为神经网络优化函数,不断优化网络层之间的权值和阈值。实验结果表明,优化后的模型识别率高达97.125%。
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