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1、隨著生活節(jié)奏的加快,網(wǎng)絡(luò)化的普及,高級(jí)人機(jī)交互和虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用對(duì)當(dāng)前技術(shù)發(fā)展提出了更高的要求。人體活動(dòng)識(shí)別是指從一段包含人體活動(dòng)的視頻或圖片序列中對(duì)人體進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤并進(jìn)行分析描述。由于其廣泛的應(yīng)用前景,人類(lèi)活動(dòng)識(shí)別在許多新興領(lǐng)域及交叉領(lǐng)域潛在的商業(yè)價(jià)值,正在逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。
隨機(jī)森林算法是一種新型的分類(lèi)和預(yù)測(cè)模型算法。作為一種優(yōu)秀的集成算法,隨機(jī)森林由于其計(jì)算速度快、抗噪聲能力強(qiáng)、可以自然處理多類(lèi)問(wèn)
2、題,自然避免過(guò)擬合等多方面的優(yōu)勢(shì),成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的新興熱點(diǎn)。此外,隨機(jī)森林算法在諸如生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等多領(lǐng)域以及交叉領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
首先,本文改進(jìn)了傳統(tǒng)的隨機(jī)森林的分類(lèi)方法,提出了一種層級(jí)隨機(jī)森林分類(lèi)方法,并運(yùn)用于人體活動(dòng)識(shí)別。我們采用時(shí)間空間興趣點(diǎn)來(lái)表征樣本特征,隨機(jī)的訓(xùn)練多個(gè)弱分類(lèi)器,隨后基于類(lèi)之間的差異信息將頂層分類(lèi)器的特征子集再度構(gòu)建底層弱分類(lèi)器,并將這些弱分類(lèi)器集成起來(lái)構(gòu)建隨機(jī)森林。我們稱(chēng)之為層級(jí)隨機(jī)
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