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题名基于MTCNN的坐姿行为识别
被引量：8
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作者
刘敏
潘炼
曾新华
朱泽德
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
中科院合肥技术创新工程院智能感知中心
通信网信息传输与分发技术重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3293-3298,共6页
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基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFC0831102)
国家自然科学基金项目(61806187、61475163)
+1 种基金
安徽省自然科学基金项目(1608085QF127)
国家重点实验室开放基金项目(XX17641X011-02)
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文摘
针对长时间处于不正确坐姿下引发的颈椎疾病、近视发病率增高问题,提出一种基于MTCNN的坐姿行为识别方法。将MTCNN算法应用到坐姿识别中检测人脸关键点,根据肩膀ROI区域,利用肩膀轮廓多边形近似算法定位肩膀位置;通过卷积神经网络和肩膀定位获得坐姿关键点,计算坐姿特征构成高维特征向量。SVM分类实验结果表明,该方法的坐姿行为识别正确率达到95.9%,与其它算法相比,其能够准确识别坐姿行为,通过增添肩膀特征,识别率提高了1.8%。
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关键词
卷积神经网络
坐姿行为识别
肩膀定位
特征向量
SVM分类
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Keywords
convolutional neural network
sitting behavior recognition
shoulder position
feature vector
SVM classification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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