粒子群优化神经网络的体育动作识别
Recognition of sports action based on particle swarm optimizing neural network作者机构：乐山师范学院特殊教育学院四川乐山614000 乐山师范学院计算机科学学院四川乐山614000
出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)
年 卷 期：2016年第39卷第19期
页 面：49-52页
学科分类：0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 080902[工学-电路与系统] 08[工学]
基 金：四川省社科联 乐山师范学院学科共建项目(SCl4XK20)
摘 要：为了提高体育动作识别的准确性,提出一种粒子群优化神经网络的体育动作识别模型。首先采用背景差法对体育视频图像处理,获得体育动作轮廓,实现体育动作分割,然后提取体育动作的特征,并对特征进行核主成分分析,最后采用BP神经网络对特征向量进行训练,并通过粒子群优化算法选择BP神经网络参数,建立体育动作识别的分类器。测试结果表明,该模型提高了体育动作的识别率,降低了误识率,可以满足体育动作的在线识别要求。
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