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基于随机丛林的人体部件分类方法  
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【英文篇名】 Body Part Classification Method Based on Random Jungle
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【作者】 屈雁秋; 陈锋;
【英文作者】 QU Yanqiu; CHEN Feng; Department of Automation; University of Science and Technology of China;
【作者单位】 中国科学技术大学自动化系;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人体部件分类; 深度梯度特征; RGB边缘特征; 随机丛林; 有向无环图;
【英文关键词】 body part classification; gradient feature of depth; edge feature of RGB; random jungle; Directed Acyclic Graph(DAG);
【摘要】 人体部件分类是人体姿态跟踪中的重要前提和关键步骤。传统深度梯度特征下的随机森林分类方法虽然可以达到实时性的要求,但仍存在准确度不高、对噪声不够鲁棒、内存消耗过大等缺点。为此,提出传统深度特征与RGB边缘特征相融合的一种新的分类方法,并在特征维度加大的情况下引入随机丛林模型。实验结果表明,该特征分类方法不仅可以减少20%左右的运行时间,还可以提高1%左右的测试准确率。
【英文摘要】 Body part classification is an important precondition and crucial step in human pose tracking. Although the random forest classical method with gradient feature of depth can get the request of real time,it remains the weakness of low accuracy,not robust enough to the noise and huge memory consumption. This paper proposes a new classification method,which combines the classical depth feature with RGB edge feature,and introduces the random jungle model to solve the increased dimension of the feature. Experime...
【更新日期】 2018-02-10
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0概述人体姿态估计是人工智能领域一个很重要的部分,它隶属于自然人机交互领域。计算机该如何理解人类做出的动作,不通过如鼠标键盘的媒介,人类姿态如何控制计算机进行操作,达到自然交互的目的,这些问题都是计算机视觉领域研究的热点问题。现阶段有众多人体姿态估计的方法[1-3]

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