10.3969/J.ISSN.1672-7274.2022.06.017
基于Adaboost-BP神经网络模型的姿势识别研究
姿势识别是计算机视觉中的重要研究方向.本文基于BP神经网络模型构建姿势识别模型,并采用Adaboost迭代学习对BP神经网络模型的预测效果进行提升.在双手叉腰、单臂张开、跑步与散步等动作的识别上,比CNN卷积模型具有更好的效果,并且比直接采用BP神经网络模型能够更为精确地识别各类姿势.
机器视觉、姿势识别、Adaboost-BP模型
TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2022-07-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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