基于随机森林深度特征选择的人体姿态估计

发布时间：2018-03-23 18:06

  本文选题：人体姿态　切入点：数据集　出处：《计算机工程与应用》2017年02期

【摘要】：针对以随机森林为分类器的人体姿态估计系统内存占用过大的问题,提出一种优化的随机森林模型,该模型在进行Bootstrap抽样前,引入Poisson过程并将其与深度信息相融合组建一个滤过网对原始训练数据集进行过滤,将一部分对后续分类起到非积极作用的特征样本点滤除,使训练数据集得到优化重构,进而较好地弥补随机森林在抽样过程中重复抽样以及重抽样样本代表性不强的缺点。实验结果表明了该优化模型的有效性,大大降低了系统的时间、空间复杂度,使得系统的适用性更强。
[Abstract]:In order to solve the problem that the human attitude estimation system with random forest as classifier occupies too much memory, an optimized stochastic forest model is proposed, which can be used for Bootstrap sampling. The Poisson process is introduced and a filter net is formed to filter the original training data set by merging it with the depth information. A part of the feature sample points which play an inactive role in the subsequent classification are filtered out, so that the training data set can be optimized and reconstructed. The experimental results show that the optimization model is effective and greatly reduces the time and space complexity of the system. Make the system more applicable.
【作者单位】： 湖南第一师范学院信息科学与工程学院;长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【基金】：湖南省教育厅资助科研项目(No.15C0283) 湖南省自然科学基金(No.12JJ6057)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1654576