基于随机森林误分类处理的3D人体姿态估计

摘要：

为解决基于随机森林的3D人体姿态估计算法容易出现的误分类问题,提出一种基于自适应融合特征提取和误分类处理机制的改进算法.该算法利用自适应融合特征提取方法自适应提取深度融合特征,此特征可表达图像距离信息和部位尺寸信息,增强特征的表征能力;针对识别部位误分类问题,分别从识别部位误分点聚集情况和迭代整合思想出发,提出误分类处理机制,改善部位识别结果;最后提出可进一步处理误分点的改进主方向分析(Principal direction analysis,PDA)算法,自适应计算出部位主方向向量,实现3D人体姿态估计.结果表明,该算法能有效去除部位误分点,并显著改善了3D人体姿态估计.

关键词：人体姿态估计、随机森林、误分类处理、主方向分析

所属期刊栏目：46

资助基金：科技部国家重点研发计划课题;北京市教委科技项目

在线出版日期：2020-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1457-1466