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在人體運動模式識別中，傳統(tǒng)稀疏表示分類算法未考慮待測試樣本相應(yīng)稀疏系數(shù)向量內(nèi)在塊結(jié)構(gòu)相關(guān)性信息，影響了算法識別性能。為此，提出一種基于塊稀疏模型的人體運動模式識別方法。該方法充分利用人體運動模式內(nèi)在塊稀疏結(jié)構(gòu)，將人體運動模式識別問題轉(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)殘差判定待識別動作類別，能有效提高人體運動模式識別率。選用包含多類別人體動作行為模式的USC-HAD數(shù)據(jù)庫對所提算法性能進行了驗證。實驗結(jié)果表明，所提算法能夠有效捕獲不同運動模式內(nèi)在差異信息，平均動作識別率達到97. 86%，比傳統(tǒng)動作識別方法平均提高近5%，有效提高了動作識別準(zhǔn)確率。
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