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《基于支持向量機(jī)與模糊k-均值算法的部位外觀模型-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、JournalofComputerApplicationsISSN1o01-90812015．07．．10計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2015，35(7)：2043—2046C0DENJYIIDUhttp：／／www．joca．cn文章編號(hào)：1001-9081(2015)07—2043—04doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2015．07．2043基于支持向量機(jī)與模糊k-均值算法的部位外觀模型韓貴金(西安郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，西安710121)(通信作者電子郵箱hgjin123@126．con)摘要：利用梯度方向
2、直方圖(HOG)建立的部位外觀模型存在兩個(gè)缺陷：不同部位采用相同的細(xì)胞單元尺寸，以及線性支持向量機(jī)(SVM)分類器不能準(zhǔn)確表征部位定位狀態(tài)與外觀模型的相似度。為克服這兩個(gè)缺陷，建立了一種基于SVM和模糊．均值算法的部位外觀模型。部位外觀模型由兩個(gè)分類器構(gòu)成，線性SVM分類器用于判斷部位定位狀態(tài)是否屬于人體部位，相似度分類器由部位定位狀態(tài)與利用模糊Ji}一均值算法確定的部位聚類中心的歸一化歐氏距離來構(gòu)造，用于計(jì)算部位定位狀態(tài)與外觀模型的相似度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與利用SVM算法和相同細(xì)胞單元尺寸建立的基于HOG特征的部位外
3、觀模型相比，新模型建立的部位外觀模型能更準(zhǔn)確地描述真實(shí)人體部位的外觀特征，用于基于樹形圖結(jié)構(gòu)模型的人體姿態(tài)估計(jì)時(shí)準(zhǔn)確度也更高。關(guān)鍵詞：部位外觀模型；梯度方向直方圖；支持向量機(jī)；模糊一均值算法；人體姿態(tài)估計(jì)中圖分類號(hào)：TP391．413文獻(xiàn)標(biāo)志碼：APartappearancemodelbasedonsupportvectormachineandfuzzyk-meansalgorithmHANGuijin(SchoolofAutomation，Xi'anUniversityofPostsandTelecommunicati
4、ons，Xi'anShaanxi710121，China)Abstract：TheexistingpartappearancemodelsbasedonHistogramofOrientedGradient(HOG)havetwodefects：1)thesamecellsizewasusedfordifferentparts；2)thelinearSupportVectorMachine(SVM)classifiercannotrepresentthesimilarityofthepositionstateandapp
5、earancemodelaccurately．Forovercomingthesetwodefects，apartappearancemodelbasedonSVMandfuzzyk-meansalgorithmwasbuilt．Theappearancemodelwascomposedoftwoclassifiers：thelinearSVMclassifierwasusedtodeterminewhetherapositionstatebelongedtohumanpart；thesimilarityclassifi
6、er，whichwasbuiltaccordingtothenormalizedEuclideandistancebetweenthepositionstateandtheclusteringcenterdeterminedbyfuzzyk—meansalgorithm，wasusedtocalculatethesimilarityofthepositionstateandappearancemode1．Theexperimentalresultsshowthattheproposedappearancemodelcan
7、representtheappearancefeatureofrealhumanpartmoreaccuratelythanthepartappearancemodelbuihbySVMalgorithmandHOGofthesamecellsize，andcangethigherestimationaccuracywhenitisusedtohumanposeestimationbasedonthetree—likepictorialstructuremode1．Keywords：partappearancemodel
8、；HistogramofOrientedGradient(HOG)；SupportVectorMachine(SVM)；fuzzyk—meansalgorithm；humanposeestimation的方法兩大類。其中基于整體的方法難以覆蓋人體所有0引言可能的姿態(tài)，只適合用于特定人體姿態(tài)的估計(jì)；而基于模型的隨著信息
