[發明專利]一種基于人體行為識別的統一特征選擇系統

在審

• 申請號: 201911000803.6
• 申請日: 2019-10-18
• 公開（公告）號: CN110852184A
• 公開（公告）日: 2020-02-28
• 發明（設計）人: 周敏;陳平華
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種基于人體行為識別的統一特征選擇系統，其特征在于，包括特征選擇模塊、特征重組模塊以及數據共享模塊；

所述特征選擇模塊，包括若干特征選擇算法單元，其中配置有對應的特征選擇算法，用于：

通過任一特征選擇算法單元對人體行為數據進行特征選擇，獲得特征子集并存儲于數據共享模塊中；

對所述特征子集采用分類算法進行人體行為識別，獲得識別準確率；基于該識別準確率與預設閾值的比對結果執行繼續調用特征選擇模塊或調用特征重組模塊或退出特征選擇模塊；

所述特征重組模塊，其中配置有特征重組算法，用于：

將所述特征子集按特征出現頻率將特征劃分為高頻特征和低頻特征并分別存儲于數據共享模塊中；采用特征重組算法對獲得的高頻特征和低頻特征進行特征重組形成新的特征子集，基于新的特征子集，采用分類算法進行人體行為識別，獲得識別準確率，基于該識別準確率與預設閾值的比對結果執行繼續調用特征重組模塊或退出特征重組模塊。

2.根據權利要求1所述的基于人體行為識別的統一特征選擇系統，其特征在于，所述數據共享模塊包括：

第一數據存儲單元，用于存儲特征選擇算法單元所獲得的特征子集；

第二數據存儲單元，用于存儲特征重組模塊和特征選擇模塊進行遞歸的標志值；

第三數據存儲單元，用于存儲當前由特征選擇模塊或特征重組模塊所獲得的最新的特征子集；

第四數據存儲單元，用于存儲當前的特征選擇算法單元或特征重組單元進行人體行為識別所獲得的識別準確率；

所述數據共享模塊中的任一單元均可被特征重組模塊以及特征選擇模塊進行讀寫操作。

3.根據權利要求2所述的基于人體行為識別的統一特征選擇系統，其特征在于，所述特征選擇模塊具體包括第一處理單元、第一特征選擇算法單元、第二特征選擇算法單元、第三特征選擇算法單元、第四特征選擇算法單元，用于：

第一處理單元依次調用第一特征選擇算法單元或第二特征選擇算法單元或第三特征選擇算法單元或第四特征選擇算法單元，表示為algorithm＝Algorithm[++i]，其中Algorithm[i]表示第i特征選擇算法單元，并通過該特征選擇算法單元對人體行為數據進行特征選擇，獲得特征子集并存儲于第三數據存儲單元；

對所述特征子集采用分類算法進行人體行為識別，獲得識別準確率并存儲于第四數據存儲單元；使第二數據存儲單元的標志值加1；

將獲得的識別準確率與預設閾值進行比較，若識別準確率大于或等于預設閾值，則取存儲于第三數據存儲單元的特征子集為最終的特征選擇結果；若識別準確率小于預設閾值且第二數據存儲單元的標志值為2，則將則將第三數據存儲單元的特征子集存儲于第一數據存儲單元，并調用特征重組模塊，否則將第三數據存儲單元的特征子集存儲于第一數據存儲單元后繼續調用特征選擇模塊。

4.根據權利要求3所述的基于人體行為識別的統一特征選擇系統，其特征在于，所述特征重組模塊具體包括第二處理單元、高頻特征數據存儲單元、低頻特征數據存儲單元、特征重組算法單元，用于：

第二處理單元獲取第二數據存儲單元的標志值并判斷該標志值是否為2，若否則調用特征選擇模塊；若是則從第一數據存儲單元獲取特征子集，對該特征子集按特征出現頻率將特征劃分為高頻特征和低頻特征并分別存儲于高頻特征數據存儲單元和低頻特征數據存儲單元；

調用特征重組算法單元對獲得的高頻特征和低頻特征進行特征重組形成新的特征子集并存儲于第三數據存儲單元；

基于新的特征子集，采用分類算法進行人體行為識別，獲得識別準確率并存儲于第四數據存儲單元；

將獲得的識別準確率與預設閾值進行比較，若識別準確率大于或等于預設閾值，則取存儲于第三數據存儲單元的特征子集為最終的特征選擇結果；若否則使第二數據存儲單元的標志值為1，并返回特征重組模塊的起始位置。