【摘 要】
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由于传统图像序列识别方法受噪声因素影响,导致序列识别精度较低,提出一种基于低秩分解的异常步态活动图像序列识别方法。设定步态历史图像序列作为标准图像序列,根据矩函数的特征向量,列出Zermike矩提取图像序列特征向量数据。对步态图像像素点矩函数特征进行识别并转化为向量格式,利用低秩分解方法构建结构化矩阵低秩表示模型,去除序列特征向量数据噪声。对分解去噪后的数据进行Curvelet特征转化,得到形变约
【机 构】
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兰州财经大学陇桥学院,苏丹依德利斯师范大学
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由于传统图像序列识别方法受噪声因素影响,导致序列识别精度较低,提出一种基于低秩分解的异常步态活动图像序列识别方法。设定步态历史图像序列作为标准图像序列,根据矩函数的特征向量,列出Zermike矩提取图像序列特征向量数据。对步态图像像素点矩函数特征进行识别并转化为向量格式,利用低秩分解方法构建结构化矩阵低秩表示模型,去除序列特征向量数据噪声。对分解去噪后的数据进行Curvelet特征转化,得到形变约束完成图像序列识别。仿真结果表明,所提方法的图像序列识别率达到了90%,充分说明所提方法的识别精度较高,
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