基于傅里叶-隐马尔科夫模型的人体行为识别方法研究

傅里叶-隐马尔科夫模型；人体行为识别；图像特征；图像序列

运动人体检测和行为识别涉及广泛，包括人工智能、计算机视觉、模式识别等，人体行为识别在医疗、商业、军事中具有重要的应用价值，为探究良好的人体行为识别方法，本文引入傅里叶-隐马尔可夫模型进行相关分析，在人体行为序列图像的识别过程中，需要了解有关人体行为二值图像的轮廓，然后采取科学的方式进行傅里叶变换，接着进行向量转化，形成观察符号序列，将矢量量化向特征向量变化，便于提取人体轮廓的特征，进行后续的应用研究。最后对人体的行为进行识别，采用隐马尔大夫分类器。利用傅里叶-隐马尔科夫模型进行人体识别，能够有效提高人体行为识别率，本次测试单个行为的识别中平均识别率达到94%，要进行深入探究，进行复杂环境复杂动作的识别，促进相关工作的改进。

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