基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别模型

基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别模型

人体姿态识别是计算机视觉的重要领域之一。在实际应用中，人体姿态识别可以用于动作捕捉、安防监控、游戏等领域。本文提出了一种基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别模型，并利用MATLAB进行仿真。

首先，我们需要了解HOG特征提取。HOG特征是一种局部特征描述符，它可以将图像分成小的连通区域，然后计算每个区域内梯度的直方图，从而用来描述物体的形状和纹理特征。在人体姿态识别中，我们可以利用HOG特征来描述人体的骨架和肌肉的形状特征。

接下来，我们介绍一下GRNN广义回归神经网络。GRNN是一种单层前向神经网络，其输入特征与输出之间的关系可以通过非线性映射函数进行建模。在人体姿态识别中，我们可以利用GRNN来对从图像中提取的HOG特征进行回归预测，从而得到对应的人体姿态。

在MATLAB中，我们可以通过以下代码来实现基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别模型：

%% 获取训练数据
load body_pose_train.mat
X_train = data(:,1:end-1);
Y_train = data(:,end);

%% 特征提取
cellSize = [8 8];
hogFeatureSize = 144;
numImages = size(X_train,1);
hog_features = zeros(numImages,hogFeatureSize);
for i = 1:numImages
img = reshape(X_train(i,:),[64 64]);
hog_feat