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人體動作識別中自步學習算法的研究

發(fā)布時間:2018-03-17 06:24

  本文選題:自步學習 切入點:多視角 出處:《華東師范大學》2017年碩士論文 論文類型:學位論文


【摘要】:現(xiàn)如今,關(guān)于視頻中人體動作識別的應用在人們?nèi)粘I钪须S處可見,比如智能監(jiān)控、視頻檢索、虛擬現(xiàn)實等等,因此基于視頻的人體動作識別具有非常廣闊的發(fā)展前景和極高的研究價值。本文圍繞這一課題主要提出了三種識別算法,即:基于多視角自步學習的人體動作識別算法、基于多視角課程序列的多任務人體動作識別算法和基于多視角自步學習序列的多任務人體動作識別算法。首先本文對較為新穎獨特的自步學習算法進行了深入的研究,提出了一種基于多視角自步學習的人體動作識別算法。該算法除了保留自步學習本身的優(yōu)良特性外,還考慮了不同視角對自步學習課程序列的影響。通過使用線性規(guī)劃增強算法將多個視角下的自步學習分類器進行融合,學習出更加適合解決多類復雜人體動作識別問題的綜合課程,進而提高了識別效果。其次本文首次將基于課程的多任務學習用于人體動作識別,該算法將課程學習的思想融入多任務學習中,針對任務的難易程度與相關(guān)性設(shè)計課程序列以學習多任務。在此基礎(chǔ)上,本文提出一種基于多視角課程序列的多任務學習算法,從多種視角學習多任務的課程,利用線性規(guī)劃增強算法將多個視角下的多任務課程模型進行融合,得到一個更加完備的課程序列多任務模型。最后,本文提出一種基于多視角自步學習序列的多任務學習算法。該算法不僅考慮了多個任務的課程設(shè)計,同時利用自步學習算法將每個任務內(nèi)訓練樣本的課程嵌入到模型學習中,通過設(shè)計不同視角下多任務的課程及訓練樣本的課程,并將多種視角下的課程模型進行融合,最終設(shè)計出了一個更加全面的綜合課程模型。利用本文提出的三種算法在公開的人體動作數(shù)據(jù)集上進行對比實驗,實驗結(jié)果表明本文算法具有較高的準確率和魯棒性。
[Abstract]:Nowadays, the application of human motion recognition in video is widely used in people's daily life, such as intelligent surveillance, video retrieval, virtual reality and so on. Therefore, human motion recognition based on video has a very broad development prospect and high research value. This paper mainly proposes three recognition algorithms around this topic, namely, human motion recognition algorithm based on multi-view self-learning. Multi-task human motion recognition algorithm based on multi-view course sequence and multi-task human motion recognition algorithm based on multi-view self-stepping learning sequence. In this paper, a human body motion recognition algorithm based on multi-view self-learning is proposed. The effects of different perspectives on the sequence of self-learning courses are also considered. By using linear programming enhancement algorithm, the self-learning classifier with multiple angles of view is fused. Learning a comprehensive course that is more suitable for solving the problem of multi-class complex human motion recognition, and then improving the recognition effect. Secondly, this paper applies the curriculum based multi-task learning to human motion recognition for the first time. The algorithm integrates the idea of course learning into multi-task learning, and designs the course sequence to learn multi-task according to the difficulty and correlation of tasks. On this basis, this paper proposes a multi-task learning algorithm based on multi-perspective course sequence. Learning multi-task courses from multiple perspectives, using linear programming enhancement algorithm to fuse the multi-task curriculum model under multiple perspectives to obtain a more complete curriculum sequence multi-task model. Finally, In this paper, a multi-task learning algorithm based on multi-view self-step learning sequence is proposed. This algorithm not only considers the curriculum design of multiple tasks, but also embeds the training samples of each task into the model learning by using the self-learning algorithm. By designing multi-task curriculum and training sample curriculum under different visual angle, and combining the curriculum model of multi-perspective, Finally, a more comprehensive integrated curriculum model is designed and compared with the three algorithms proposed in this paper on the open human action data set. The experimental results show that the proposed algorithm has high accuracy and robustness.
【學位授予單位】:華東師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TP391.41;TP181

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本文編號:1623548


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