[发明专利]VR艺术媒体交互环境下基于线性判决和SVM的动作识别方法在审
| 申请号： | 201910419837.2 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110135372A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 张福泉 | 申请（专利权）人： | 闽江学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种VR艺术媒体交互环境下基于线性判决和SVM的动作识别方法，首先在线性判别分析中引入核函数进行非线性投影以便将训练样本映射到一个高维子空间中，得到最佳分类特征向量，从而有效解决了非线性问题并且扩大了样本差异。并采用遗传算法实现SVM的参数搜索优化，充分利用了遗传算法在多维空间寻优方面的优势。测试结果表明，与其他多种分类识别算法相比，提出方法在人体动作识别的多个性能指标上均表现出良好的分类效果，具有较高的识别准确率和更好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 动作识别 媒体交互 遗传算法 人体动作识别 线性判别分析 非线性投影 非线性问题 参数搜索 多维空间 分类识别 分类特征 分类效果 训练样本 样本差异 有效解决 核函数 鲁棒性 子空间 判决 映射 准确率 高维 向量 寻优 算法 艺术 个性 引入 优化 表现 | ||
【主权项】：
1.一种VR艺术媒体交互环境下基于线性判决和SVM的动作识别方法，其特征在于，通过非线性变换将原始训练数据样本映射到高维特征空间H，然后在H中进行线性决策分析，得到最佳分类特征向量；采用遗传算法实现SVM分类器的参数搜索优化，利用优化后的SVM分类器实现动作分类识别。
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