【摘 要】
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基于笔记本自带的摄像头，对几种常见坐姿行为进行判别，分析了其坐姿的行为特征，提出了一种通过人脸检测和肤色统计的6种坐姿行为识别方法。通过AdaBoost算法进行人脸检测，确定正
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基于笔记本自带的摄像头，对几种常见坐姿行为进行判别，分析了其坐姿的行为特征，提出了一种通过人脸检测和肤色统计的6种坐姿行为识别方法。通过AdaBoost算法进行人脸检测，确定正确坐姿的人脸检测框并在周围建立3个固定的肤色统计区域，利用在YCbCr空间中肤色的Cr和Cb分量近似一个椭圆的特性，标识出类似肤色的像素点，分别统计3个区域的肤色面积作为判断依据。通过对人脸框中肤色面积和左中右固定统计区域的肤色面积的比较，可以准确地识别坐姿行为，并且整个系统对光照变化具有良好的鲁棒性。
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