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基于集成多示例学习决策树分析的三维运动检索
被引量:
5
1
作者
向坚
俞坚
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第z1期305-309,共5页
随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能.在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了.提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三...
随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能.在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了.提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三维空间变换规律的三维空间特征的方法,并基于空间运动连续性引入了关键空间的概念.针对各关节点空间特征相对保持独立的特性,用每个关节点作为索引,并通过集成学习的多示例决策树的学习方法去分析关节点对运动相似的不同影响,最终实现了一个高效的运动检索系统.
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关键词
三维空间和时间特征
决策树
多示例
集成学习
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职称材料
题名
基于集成多示例学习决策树分析的三维运动检索
被引量:
5
1
作者
向坚
俞坚
机构
浙江科技学院信息与电子工程学院
浙江大学计算机学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第z1期305-309,共5页
基金
浙江省科技计划基金项目(2006C30031)
文摘
随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能.在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了.提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三维空间变换规律的三维空间特征的方法,并基于空间运动连续性引入了关键空间的概念.针对各关节点空间特征相对保持独立的特性,用每个关节点作为索引,并通过集成学习的多示例决策树的学习方法去分析关节点对运动相似的不同影响,最终实现了一个高效的运动检索系统.
关键词
三维空间和时间特征
决策树
多示例
集成学习
Keywords
3D spatial-temporal feature
decision tree
multiple instance
ensemble learning
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成多示例学习决策树分析的三维运动检索
向坚
俞坚
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008
5
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