基于LCSCA特征与协同表示的轨迹分析算法

为了充分利用最小二乘三次样条近似(LCSCA)特征进行人体行为识别,提出一种基于协同表示分类(CRC)的轨迹分析算法;该算法将传统稀疏表示的分类识别算法中基于l_1范数的稀疏求解,改为基于l_2范数的协同表示求解,大幅降低了分类算法的复杂度;该方法将LCSCA轨迹特征与CRC分类器紧密结合,采用距离加权的Tikhonov矩阵增强分类效果。结果表明,该方法对于轨迹的等变化具备较强鲁棒性,算法运行速度较快。