【摘 要】
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针对现有方法在动作识别方面存在识别精度不高的缺点,提出一种改进的AdaBoost算法来提高识别的准确率.原算法的弱分类器在训练完后会得到固定的权值系数,改进后的算法在保留
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JAT170866,JA15634).
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针对现有方法在动作识别方面存在识别精度不高的缺点,提出一种改进的AdaBoost算法来提高识别的准确率.原算法的弱分类器在训练完后会得到固定的权值系数,改进后的算法在保留所有全部分类器的基础上,在预测阶段加入能度量待测样本与各个弱分类器适应性的动态权值.实验结果表明,改进算法通过固定权值和动态权值乘积与弱分类器进行线性组合,形成最后的强分类器,在手臂动作识别的精度上比原有算法有所提高.
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