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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>基于SVM和模糊K均值算法的部位外觀模型

      基于SVM和模糊K均值算法的部位外觀模型

      2018-01-08 | rar | 0.64 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　利用梯度方向直方圖（HOG）建立的部位外觀模型存在兩個缺陷：不同部位采用相同的細胞單元尺寸，以及線性支持向量機（SVM）分類器不能準確表征部位定位狀態與外觀模型的相似度。為克服這兩個缺陷，建立了一種基于SVM和模糊K均值算法的部位外觀模型。部位外觀模型由兩個分類器構成，線性SVM分類器用于判斷部位定位狀態是否屬于人體部位，相似度分類器由部位定位狀態與利用模糊K均值算法確定的部位聚類中心的歸一化歐氏距離來構造，用于計算部位定位狀態與外觀模型的相似度。仿真實驗結果表明，與利用SVM算法和相同細胞單元尺寸建立的基于HOC特征的部位外觀模型相比，新模型建立的部位外觀模型能更準確地描述真實人體部位的外觀特征，用于基于樹形圖結構模型的人體姿態估計時準確度也更高。

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