基于改进Canny 算子和神经网络的人体行为识别模型

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1、1562013，49（8）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用⦾图形图像处理⦾基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型洪运国HONGYunguo大连职业技术学院，辽宁大连116035DalianVocational&TechnicalCollege,Dalian,Liaoning116035,ChinaHONGYunguo.HumanactionrecognitionbasedonimprovedCannyoperatorandneuralnetwork.ComputerEngine

2、er-ingandApplications,2013,49（8）：156-159.Abstract：Inordertoimprovethecorrectrateofrecognitionofhumanaction,ahumanactionrecognitionmodelisproposedbasedonimprovedCannyoperatorandneuralnetworksinthispaper.ImprovedCannyoperatorisusedtopreprocessthehumanactionimagetoextractthec

3、ontourofhumanactionimage,andthenthe7HUmomentinvariantfeaturesareextractedasinputvectorofRBFneuralnetworkandittrainstobuildRBFneuralnetworkmodelforthehumanaction,andusesk-meansalgorithmtodetermineRBFneuralnetworkclusteringcenter,simulationexperimentsarecarriedoutonWeizmannd

4、ataset.Thesimula-tionresultsshowthattheproposedmodelimproveshumanactionrecognitioncorrectrateanditisanefficient,highcorrectiden-tificationhumanactivityrecognitionmethod.Keywords：humanactionrecognition;neuralnetwork;Cannyoperatoralgorithm;momentinvariantfeature摘要：为了提高了人体行为识

5、别的正确率，提出了一种基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型（ICanny-RBF）。采用改进Canny算子对人体行为图像进行预处理，提取人体行为轮廓，提取7个不变矩特征作为RBF神经网络的输入向量，训练出能够识别人体行为的RBF神经网络模型，并采用取k-means算法确定RBF神经网络聚类中心，采用Weizmann数据集进行仿真实验。仿真结果表明，与传统方法相比，提出的ICanny-RBF模型提高了人体行为的识别正确率。关键词：人体行为识别；神经网络；Canny算子；不变矩特征文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.

6、3778/j.issn.1002-8331.1211-0280[5-6]1引言优点，成为当前主要的边缘检测算法之一。然而Canny人体行为识别作为人体运动分析的高级阶段，在人机算子采用高斯滤波和双阈值方法难以在抑制噪声的同时交互、安全监控和医疗诊断等领域具有广泛的应用前景，保护低强度边缘，对人体边缘检测产生不利影响，影响人[7]然而人体行为复杂且多样，因此如何准确识别人体行为成体轮廓特征提取。人体行为识别的分类器主要基于神经[1]网络、支持向量机等机器学算法进行构建，尤其是RBF神为计算机视觉研究中的热点问题。人体行为识别实质是一种模式分类

7、问题，其包括两个经网络具有自组织、自学习能力，具有较好的泛化能力，因[2][8]主要过程：行为特征提取和分类器建立。特征提取是指此本选择RBF神经网络建立人体行为识别的分类器。从图像序列中提取出能够合理描述人体运动的特征，特征为了提高人体行为识别的准确率，提出一种改进Canny优劣对后续的人体行为识别结果具有重要影响。人体特算子（ImprovedCanny，ICanny）和RBF神经网络相结合的征包括人体侧影和轮廓两种特征，人体侧影计算复杂度较人体行为识别模型（ICanny-RBF）。首先采用形态学滤波高，影响人体行为识别的实时性，因此当前

8、主要采用轮廓代替Canny算子的高斯滤波，并采用矩量保持法求canny[3-4]特征。人体的边缘检测是轮廓特征提取第一步，也是最算子的阈值对进行人体图像边缘检测，然后提取人体图像