基于HOG特征和支持向量机的人体姿态识别

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人体姿态识别是目前图像处理研究的一个重点,在医疗,运动,安保,智能家居方面具有重要意义,本文采用了一种基于方向梯度直方图特征(Histogram of direction gradient,简称HOG)和支持向量机(Support Vector Machine)相结合的方法来进行人体姿态识别。本试验利用openCV开源软件库实现运动视频的图像获取,并对图像进行相关前置处理和人体运动目标分割,然后建立HOG特征用以表示不同情况下的人体姿态,最后采用支持向量机分类器实现人体姿态的识别。最终实验结果表明,
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