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3D局部特征耦合回归森林的图像动作识别算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2018年第7期39卷 1990-1995,2007页; 作者：占俊谢全卿景德镇学院计算机工程系江西景德镇333000 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016; 为提高人体动作的识别与理解能力,设计3D局部特征耦合回归森林学习的动作识别方案。利用Gaussian滤波器从深度图像中提取人体轮廓的空间点,将获得的轮廓点映射到3D直方图中,形成3D局部特征;根据3D局部特征,利用关节点与边缘形成人体的...; 为提高人体动作的识别与理解能力,设计3D局部特征耦合回归森林学习的动作识别方案。利用Gaussian滤波器从深度图像中提取人体轮廓的空间点,将获得的轮廓点映射到3D直方图中,形成3D局部特征;根据3D局部特征,利用关节点与边缘形成人体的图形模型,获取其结构约束Φ(x_i)和空间约束Φ(x_(ij));引入回归森林(regression forests,RF)定义Φ(x_i)、Φ(x_(ij))的回归系数,利用Gaussian密度函数计算Φ(xi)、Φ(x_(ij))的相互分布关系,对其进行分类学习,完成人体动作识别与理解。实验结果表明,与当前方法相比,所提方法具有更高的动作识别准确率,可有效学习人体结构和定位关节。; 来源：详细信息评论

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