【摘 要】
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为解决基于随机森林的3D人体姿态估计算法容易出现的误分类问题,提出一种基于自适应融合特征提取和误分类处理机制的改进算法.该算法利用自适应融合特征提取方法自适应提取深
【机 构】
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北京工业大学信息学部信号与信息处理研究室
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为解决基于随机森林的3D人体姿态估计算法容易出现的误分类问题,提出一种基于自适应融合特征提取和误分类处理机制的改进算法.该算法利用自适应融合特征提取方法自适应提取深度融合特征,此特征可表达图像距离信息和部位尺寸信息,增强特征的表征能力;针对识别部位误分类问题,分别从识别部位误分点聚集情况和迭代整合思想出发,提出误分类处理机制,改善部位识别结果;最后提出可进一步处理误分点的改进主方向分析算法,自适应计算出部位主方向向量,实现3D人体姿态估计.结果表明,该算法能有效去除部位误分点,并显著改善了3D人体姿态估计.
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