本文選題：人體姿態(tài)　切入點：數據集　出處：《計算機工程與應用》2017年02期

【摘要】：針對以隨機森林為分類器的人體姿態(tài)估計系統內存占用過大的問題,提出一種優(yōu)化的隨機森林模型,該模型在進行Bootstrap抽樣前,引入Poisson過程并將其與深度信息相融合組建一個濾過網對原始訓練數據集進行過濾,將一部分對后續(xù)分類起到非積極作用的特征樣本點濾除,使訓練數據集得到優(yōu)化重構,進而較好地彌補隨機森林在抽樣過程中重復抽樣以及重抽樣樣本代表性不強的缺點。實驗結果表明了該優(yōu)化模型的有效性,大大降低了系統的時間、空間復雜度,使得系統的適用性更強。
[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.
【作者單位】： 湖南第一師范學院信息科學與工程學院;長沙理工大學計算機與通信工程學院;
【基金】：湖南省教育廳資助科研項目(No.15C0283) 湖南省自然科學基金(No.12JJ6057)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1654576