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基于高鲁棒性特征的人体动作识别方法研究
标题：基于高鲁棒性特征的人体动作识别方法研究
摘要：
人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。本文针对传统的人体动作识别方法在复杂背景、光照变化和遮挡等困难条件下的鲁棒性不足的问题，提出了一种基于高鲁棒性特征的人体动作识别方法。该方法结合深度学习和传统特征提取方法，在特征表示和分类器学习两个环节进行创新，从而在鲁棒性和性能方面都取得了显著的改善。
关键词：人体动作识别；高鲁棒性特征；深度学习；特征提取；分类器学习
1.引言
人体动作识别广泛应用于安防监控、智能交通、虚拟现实等领域，但面临着复杂背景、光照变化和遮挡等困难条件的挑战。针对这一问题，本文提出了一种基于高鲁棒性特征的人体动作识别方法，旨在提高识别性能和鲁棒性。
2.相关工作
2.1传统方法
传统方法主要使用手工设计的特征来表示人体动作，如颜色直方图、方向梯度直方图和形态结构描述符等。然后通过机器学习算法进行分类，如支持向量机、随机森林等。
2.2深度学习方法
深度学习方法通过神经网络自动学习特征表示和分类器，取得了较好的性能。然而，深度学习方法在鲁棒性方面仍存在一定的问题，特别是在数据量较少和遮挡情况下。
3.方法提出
为了解决上述问题，本文提出了一种基于高鲁棒性特征的人体动作识别方法。主要包括以下步骤：
3.1高鲁棒性特征提取
在传统方法的基础上，引入了多尺度特征和时空特征提取方法。多尺度特征可以捕捉不同尺度下的细节信息，时空特征可以分析动作的演变过程。通过组合这两种特征，可以提高特征的鲁棒性和表达能力。
3.2深度学习特征表示
在高鲁棒性特征提取的基础上，使用卷积神经网络（CNN）学习更加鲁棒的特征表示。CNN具有自动学习和泛化能力，通过堆叠多个卷积层和池化层，可以提取出更加抽象和鲁棒的特征。
3.3分类器学习
在得到高鲁棒性特征表示后，使用支持向量机（SVM）作为分类器进行动作识别。通过训练SVM分类器，可以对不同动作进行准确分类，提高整体的识别性能。
4.实验与结果
本文在公开的动作识别数据集上进行了实验，与传统方法和深度学习方法进行了对比。实验结果表明，所提出的方法在鲁棒性和性能两个方面都有显著优势。特别是在复杂背景、光照变化和遮挡等困难条件下，方法的鲁棒性明显提高。
5.结论
本文针对传统人体动作识别方法在鲁棒性方面存在的问题，提出了一种基于高鲁棒性特征的人体动作识别方法。通过结合深度学习和传统方法，所提出的方法在特征表示和分类器学习两个环节进行了创新，取得了显著的改善。未来的研究可以进一步优化方法，在更复杂的场景中提高鲁棒性和性能。
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