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本文提出一种基于人体宽高比的体型分类算法。首先提取人体主躯干(肩宽、体长)数据,减小衣着、手臂对体型的影响,然后以主躯干的宽高比为特征,尝试用KNR(核非线性回归)实现体型分类,并与SVM(支持向量机)的性能相比较。实验结果表明,KNR总体取得了较好的分类效果。
基于SVM和KNR的体型分类算法
【摘 要】
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本文提出一种基于人体宽高比的体型分类算法。首先提取人体主躯干(肩宽、体长)数据,减小衣着、手臂对体型的影响,然后以主躯干的宽高比为特征,尝试用KNR(核非线性回归)实现体型分类,并与SVM(支持向量机)的性能相比较。实验结果表明,KNR总体取得了较好的分类效果。
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学智能信息处理研究所
【出 处】
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智能计算机与应用
【发表日期】
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2020年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金(60862003)
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