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基于多视角自步学习的人体动作识别方法
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2018-03-29
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自步学习的动作识别方法采用课程学习的思路，忽略了不同视角动作特征对课程的影响，对多分类的人体两维视频复杂动作识别无法取得满意效果。针对上述问题，提出一种多视角自步学习算法。选取5个视角并提取Trajectory、HOG、HOF、MBHx和MBHy作为各自视角下的特征信息，利用自步学习算法学习得出对应视角下的动作分类课程，使用线性规划增强方法将不同视角下的课程进行融合，得出更适合解决多类复杂动作识别问题的综合课程。实验结果表明，相比单一视角自步学习方法和多视角支持向量机方法，该方法提高了多类复杂动作识别的效率和准确率，具有更高的可操作性和更广泛的应用前景。
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