面向姿态估计的组件感知自适应算法

摘要：

针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法.建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力.依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率.对特征分布差异的2种训练场景进行模拟实验,结果表明,该算法训练的模型在平均准确率上比传统学习算法提升6％ ～ 8％,比已有的自适应算法提升2％～4％,使用样本选取策略后,则进一步提升约2％.

关键词：领域自适应、组件感知、姿态估计、主动学习、结构化支持向量机

所属期刊栏目：44

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部人文社科基金青年项目“大数据驱动下学龄前儿童行为问题分析与预测研究”17YJCZH028;湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目“生态小镇智慧管理平台构建——以浔龙河为个案的研究”16B025;湖南省社会科学联合会智库项目“基于智慧旅游的景区游客体验模型构建及优化调控研究”ZK17

在线出版日期：2019-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：257-264