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一种用于学习人体模型的概率框架

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利用概率推理方法通过视频序列学习人体模型的方法，在计算机视觉领域有着重要的应用前景。本文提出一种基于传统隐马尔可夫模型人体模型学习方法，针对传统隐马氏模型在学习过程中的不足之处进行改进，得到一种适用于在视频序列中稳健跟踪并快速学习人体模型的概率框架。利用机器学习算法对该概率框架进行推理学习，获取改进隐马氏模型的参数，即可得到组成人体模型的各种肢体模板，从而学习到人体模型。实验表明利用至多220帧包含有人体运动的视频序列，便可学习到视频序列中运动人体的人体模型。该概率框架能很好模拟人体在视频中的运动，因此应用机器学习方法对该概率框架推理学习的效果明显，能准确学习到组成人体模型的各人体肢体模板，且具有学习快速的特点。

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来源
《2009全国博士生学术会议——计算机视觉与人工智能》|2009年|1-7|共7页
会议地点天津
作者
苏伯超; 车仁生;
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作者单位

教育部;

国务院学位办;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
人体模型学习; 机器学习; 隐马氏模型; 概率推理;

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