基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法

摘要

行为分类中,现有的特征提取要么方法简单、识别率低,要么特征提取复杂、实时性差.对此,提出一种算法:将步态能量图(GEI)改进,得到增强步态能量图(EGEI);然后将二维保局映射(2DLPP)应用于特征空间降维;最后采用最近邻(NN)法分类.EGEI比GEI更能反映目标特征;2DLPP降维效果好于主成分分析(PCA)及一维保局映射.在Weizmann行为数据库上测试,实验结果表明:该算法简单、准确率高,平均识别率达到了91.22%.