基于MHI与SVM的人体动作识别方法优化研究

本文主要探讨了一种创新的人体动作识别方法，结合多视角信息(Multi-view Information, MHI)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)技术。针对现代人体动作识别面临的动态场景下运动目标遮挡、光线变化导致的背景噪音问题，该方法通过以下步骤解决： 1. 运动图像处理：首先，从运动图像序列中提取MHI图像，这种方法能够有效地捕捉到运动目标的多视角特征，增加了信息的全面性。 2. 运动目标特性提取：通过对视频帧中运动目标的特性的获取，如形状、运动轨迹等，这些信息作为后续分类的基础，有助于减少冗余信息，提高特征提取的精确度。 3. 支持向量机应用：支持向量机作为一种强大的机器学习算法，被用来构建分类模型。它能够找到最优的决策边界，确保在训练数据集上具有较高的泛化能力，从而避免过拟合，提升模型的准确性。 4. 精准分类与识别：基于MHI和SVM的识别方法，不仅能够保证信息的充分表达，而且能够有效地剔除无关或冗余的信息，提高了动作分类的精准度和系统的运行效率。 5. 实际应用价值：这种识别技术在体育教学、游戏动画、体育竞技、医学工程以及仿生工程等领域具有广泛的应用前景，对于提升相关行业的技术水平和用户体验具有重要意义。 6. 研究背景与挑战：人体动作识别是一个复杂而具有挑战性的任务，传统方法在动态场景中容易受到干扰。本文的研究成果为解决这些问题提供了新的思路和技术支持。 该研究通过MHI和SVM的集成，提供了一种有效且精确的人体动作识别方法，对于提高动作识别系统的性能和实用性具有积极意义。