【摘 要】
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提出了基于在线随机森林投票识别人物动作类别的方法。建立了在线随机森林投票模型。通过在线训练和在线检测两部分进行了算法研究,提高了检测人物动作类别的准确率。基于人
【基金项目】
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教育部博士学科点专项科研基金资助项目（No.20120061110091）,吉林省科技发展计划资助项目（No.20150204006GX）,长春市科技局资助项目（No.14KG007）
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提出了基于在线随机森林投票识别人物动作类别的方法。建立了在线随机森林投票模型。通过在线训练和在线检测两部分进行了算法研究,提高了检测人物动作类别的准确率。基于人物动作在时间和空间上有重要信息,该方法首先通过提取图像立体块的lab色彩空间值、一阶差分、二阶差分以及大位移光流特征值在线训练随机森林;训练结束后,形成强分类器,利用分类器对检测图像进行投票,生成动作空间图;最后,在动作空间图中寻求最大值,判断检测图像的动作类别。验证结果表明在低分辨的视频图像中,本方法能够确定人物的动作类别,对Weizmann数据
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