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在人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別中，傳統(tǒng)稀疏表示分類算法未考慮待測(cè)試樣本相應(yīng)稀疏系數(shù)向量?jī)?nèi)在塊結(jié)構(gòu)相關(guān)性信息，影響了算法識(shí)別性能。為此，提出一種基于塊稀疏模型的人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別方法。該方法充分利用人體運(yùn)動(dòng)模式內(nèi)在塊稀疏結(jié)構(gòu)，將人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為稀疏表示問題，采用塊稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法，求解基于樣本訓(xùn)練集優(yōu)化稀疏表示待測(cè)樣本的稀疏系數(shù)，并根據(jù)稀疏系數(shù)重構(gòu)殘差判定待識(shí)別動(dòng)作類別，能有效提高人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別率。選用包含多類別人體動(dòng)作行為模式的USC-HAD數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)所提算法性能進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能夠有效捕獲不同運(yùn)動(dòng)模式內(nèi)在差異信息，平均動(dòng)作識(shí)別率達(dá)到97. 86%，比傳統(tǒng)動(dòng)作識(shí)別方法平均提高近5%，有效提高了動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率。
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