[发明专利]一种多分类器姿势识别方法及装置有效
| 申请号： | 201510920778.9 | 申请日： | 2015-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN105574494B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 王贵锦;何礼;陈醒濠 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11002 北京路浩知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李相雨 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多分类器姿势识别方法及装置，所述方法包括：根据K‑means聚类算法，得到所有样本轮廓点特征的分布中心，并投影得到第一直方图，进一步根据待识别图像的轮廓点特征，得到第二直方图；计算所述第二直方图与样本库中每个分类器对应的直方图的相似度，根据相似度阈值获取N个分类器；根据所述N个分类器的姿势模型和所述N个分类器中每个分类器的权值，得到姿势检测函数；所述姿势检测函数即为待识别图像的姿势对应的函数。本发明可以有效控制子模型的复杂度又可以实现对表观相似性样本的聚集从而提高模型学习的有效性，同时满足海量数据的训练学习任务，有效提高姿势识别方法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 姿势 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种多分类器姿势识别方法，其特征在于，包括：/nS1、根据K-means聚类算法，得到所有样本轮廓点特征的分布中心，对所述分布中心进行投影，得到第一直方图，并根据所述第一直方图和待识别图像的轮廓点特征，得到待识别图像对应的第二直方图；/nS2、计算所述第二直方图与样本库中每个分类器对应的直方图的相似度，按照相似度值从大到小对所有分类器进行排序，并根据相似度阈值获取排序后的分类器中前N个分类器，N为大于0的整数；/nS3、根据所述前N个分类器的姿势模型和所述前N个分类器中每个分类器的相似度权值，得到姿势检测函数；所述姿势检测函数即为待识别图像的姿势对应的函数；/n其中，在姿势检测过程中，将待识别图像分别和排序后的分类器进行比较，根据相似度累计阈值公式进行姿势检测，以实现检测过程中分类器数量的动态调整；/n所述相似度累计阈值公式为：/n
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