【摘 要】
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提出了一种基于随机森林算法的3D人体特征识别算法.首先,利用bootsrap重抽样从3D人体特征样本中抽取多个样本,并对每个bootsrap样本进行建模,生成一定数量的决策树,在此基础上组合多个决策树的预测,通过投票预测特征点,把投票比例最高的点作为特征点.然后,利用3次B样条对特征点进行拟合得到3D扫描人体轮廓线,并测定人体尺寸数据.最后,将测试结果与标准测量结果进行比较,计算误差值.仿真实验表
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提出了一种基于随机森林算法的3D人体特征识别算法.首先,利用bootsrap重抽样从3D人体特征样本中抽取多个样本,并对每个bootsrap样本进行建模,生成一定数量的决策树,在此基础上组合多个决策树的预测,通过投票预测特征点,把投票比例最高的点作为特征点.然后,利用3次B样条对特征点进行拟合得到3D扫描人体轮廓线,并测定人体尺寸数据.最后,将测试结果与标准测量结果进行比较,计算误差值.仿真实验表明,该方法对不同的3D扫描人体模型具有良好的识别效果.
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