【摘 要】
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提出了基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型。结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建
【基金项目】
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福建省教育厅科技类科研项目(JAT170796):基于小样本机器学习的人体行为识别方法研究
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提出了基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型。结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行细节特征识别,建立图像的多维分割模型。采用机器学习算法进行细节特征分类识别,建立人体动作深度信息的提取和分类模型,在机器算法下实现人体动作的深度信息检测和多维识别。仿真结果表明,该方法准确度较高,特征分辨力较好,具有很好的人体动作信息检测和辨识能力。
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