基于多神经网络融合的运动人体姿态识别

摘要

本文运用高斯分布方法来建立背景模型,并利用彩色背景差分进行运动人体的检出。通过对检出的人体图像进行形态学处理后,分别进行实体、轮廓和几何矩三种特征的提取,并为每个特征建立了一个BP神经网络分类器,经多种人体姿态样本独立训练后,再采用D-S证据理论对三个神经网络的输出结果进行融合处理,对运动人体姿态识别的实际测试表明:采用多特征神经网络融合方法比单特征神经网络取得更好的识别率,该方法可以用于各种智能视频监控系统中。