粒子群优化BP神经网络在步态识别中的研究

摘要

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％.