监督最大差伸展算法在步态识别中的应用与效能提升
需积分: 9 163 浏览量
更新于2024-09-10
收藏 1.32MB PDF 举报
"这篇论文研究了监督最大差异伸展算法及其在步态识别中的应用,旨在提高步态识别的准确性。作者在最大差异伸展(MVU)算法的基础上提出了一种监督MVU算法,该算法能通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形的数据更加分散,同一子流形的数据更加紧密。实验结果基于真实的步态图像数据库,证明了新算法的有效性和可行性。"
在步态识别领域,准确识别个体的身份是一项重要的挑战。由于步态特征的复杂性和多样性,许多因素可能影响到识别的精度。这篇论文针对这一问题,提出了一种新的监督最大差异伸展(Supervised Maximum Variance Unfolding, SVMU)算法。最大差异伸展(MVU)算法是一种非监督学习方法,用于降维和数据流形恢复,其目标是最大化不同类别的样本之间的距离,同时保持同类样本的紧密性。
传统的MVU算法虽然能有效地展开数据,但在有标签数据集的情况下,没有充分利用类别信息。因此,作者引入了监督机制,使得SVMU算法能够在考虑类别信息的同时进行子空间选择。这种方法可以更好地分离不同类别的步态样本,从而提高识别的准确率。
在步态识别中,关键步骤包括步态数据的采集、预处理、特征提取和分类。论文中的SVMU算法主要作用于特征提取阶段,通过线性变换找到一个最优子空间,使得在这个子空间内,来自不同步态模式的数据点分布得更为广泛,而同一模式内的数据点则更接近。这种优化的分布有助于后续的分类器区分不同的步态模式。
为了验证算法的效果,研究人员在真实步态图像数据库上进行了实验。实验结果表明,采用SVMU算法后,步态识别的性能显著提升,证实了算法的有效性和实用性。这为步态识别技术的实际应用提供了有力的理论支持和方法论基础。
这篇论文的研究成果对于改进步态识别系统具有重要意义,特别是在监控、安全和生物识别等领域。通过结合监督学习和MVU算法,提出的SVMU算法能够更好地处理复杂环境下的步态识别问题,有望在未来的技术发展中得到广泛应用。
2015-11-20 上传
2019-07-22 上传
2019-09-20 上传
2022-07-13 上传
2021-08-08 上传
2021-08-12 上传
weixin_39841882
- 粉丝: 445
- 资源: 1万+
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南