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针对人体部位识别问题,提出一种基于深度图像学习的人体部位识别系统。构建深度图样本库,包括训练集和测试集,提取训练样本中的局域梯度特征,利用随机森林学习得到分类器,并对图像进行单点分类,计算人体各关节点。实验结果表明,该系统能快速准确地识别人体的不同部位。
基于深度图像学习的人体部位识别
【摘 要】
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针对人体部位识别问题,提出一种基于深度图像学习的人体部位识别系统。构建深度图样本库,包括训练集和测试集,提取训练样本中的局域梯度特征,利用随机森林学习得到分类器,并对图像进行单点分类,计算人体各关节点。实验结果表明,该系统能快速准确地识别人体的不同部位。
【机 构】
：
上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年16期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“多视角下的多类型目标识别与行为分析”（61175009）
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