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人体背影序列运动特征的性别识别方法
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室, [2]湖南师范大学工程与设计学院
  • 相关基金：基金项目国家自然科学基金资助项目(60875050,60675025);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z247);深圳市科技计划资助项目(JCYJ20120614152234873,CXC201104210010A,JCYJ20130331144716089,JCYJ 20130331144631730)
作者： 唐浩[1,2], 李哲媛[1], 刘宏[1]
关键词： 性别识别, 人体背影, 图像序列, 特征提取, 复杂场景, 支持向量机
中文摘要：

提出一种在复杂场景下基于动态局部二进制模式(VLBP)和三正交平面局部二进制模式(LBP-TOP)的人体背影图片序列运动特征的性别识别方法.首先对图像序列进行预处理,即对图像序列体积块进行分块和三维滤波后,再分别对分块得到的图像序列子体积块用VLBP和LBP-TOP进行运动特征提取.然后用支持向量机对训练样本进行训练和预测得到运动人体的性别.最后研究了分块数量、时间半径和滤波等因素对识别率的影响.研究结果表明:该方法能有效地提取动态人体特征,尤其是在光照条件和地形条件变化较大的复杂场景中效果更好;在自建的数据库上用VLBP特征取得了83.33%的正确率,用LBP-TOP特征取得了94.44%的正确率.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:21013