基于反馈学习的人体运动检索方法

赵一丹; 肖秦琨

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基于反馈学习的人体运动检索方法

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提出了一种基于反馈学习的人体运动检索方法。检索过程包括系统学习和运动检索两个主要阶段。在系统学习阶段,利用模糊聚类的方法通过聚类得到人体运动序列的代表性帧,提取获取的代表帧身体姿态特征,并建立运动特征数据库。在运动检索阶段,根据系统学习阶段建立的运动特征数据,提取待检索的运动的身体姿态特征,最后通过采用结合曼哈顿距离动态编程(MDP)和支持向量机(SVM)反馈学习的方法进行其相似性测量,检索结果按照反馈学习值进行排序。测试结果表明,这种方法具有很好的性能。

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来源
《国外电子测量技术》 |2018年第11期|28-31|共4页
作者
赵一丹; 肖秦琨;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
运动检索; 曼哈顿距离; 动态规划; 支持向量机; 反馈学习;

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