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基于HOG特征和SVM的日常运动行为识别
基于HOG特征和SVM的日常运动行为识别
摘要：
随着计算机视觉与模式识别技术的发展，日常运动行为识别在医疗保健、智能监控等领域具有重要的应用价值。针对日常运动行为识别问题，本文提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）特征和支持向量机（SVM）的方法。该方法通过提取运动行为的空间结构特征，并利用SVM分类器对不同类别的运动行为进行分类。实验证明，该方法在日常运动行为识别中具有较高的准确率和鲁棒性。
关键词：HOG特征，SVM分类器，日常运动行为，特征提取，分类识别
1.引言
日常运动行为识别是计算机视觉与模式识别领域的热门研究方向，其应用广泛，包括人体行为分析、智能监控、医疗保健等。在这些应用中，对日常运动行为的准确识别可以为人们提供更好的生活品质和安全保障。
2.相关工作
在过去的几十年中，已经提出了许多基于计算机视觉和模式识别技术的日常运动行为识别方法。其中，基于特征提取和分类器的方法是最常见和有效的。特征提取是将图像或视频数据转换为更高层次的数学表达的过程，而分类器则是用于将不同类别的特征实例分配到预定义的类别中。
3.方法
本文提出的基于HOG特征和SVM的日常运动行为识别方法主要包括特征提取和分类器构建两个步骤。
3.1特征提取
为了捕捉运动行为的空间结构信息，我们采用了方向梯度直方图（HOG）特征作为运动行为的表示。HOG特征通过对图像像素的梯度方向进行直方图统计，可以较好地描述图像的边缘和纹理信息。
3.2分类器构建
在特征提取后，我们使用支持向量机（SVM）作为分类器对不同类别的运动行为样本进行分类。SVM是一种监督学习算法，通过构建一个最优超平面，将高维特征空间映射到低维空间，从而实现对不同类别的分类。
4.实验与结果
为了验证我们所提出的方法的有效性，我们在公开数据集上进行了实验。实验结果表明，基于HOG特征和SVM的日常运动行为识别方法在准确率和鲁棒性方面表现良好。
5.结论与展望
本文提出了一种基于HOG特征和SVM的日常运动行为识别方法，并在实验证明了其有效性。但是，由于运动行为的复杂性和多变性，该方法仍然存在一定的局限性。未来的研究可以进一步探索其他特征和分类器的组合，以提高运动行为识别的准确性和鲁棒性。
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