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基于模糊支持向量机的步态识别
被引:12
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
路远
机构
:
[1]
集美大学计算机工程学院
来源
:
计算机工程
|
2009年
/ 35卷
/ 21期
关键词
:
步态识别;
支持向量机;
模糊支持向量机;
模糊隶属度;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
提出基于模糊支持向量机(FSVM)的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。
引用
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页码:189 / 191
页数:3
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共 2 条
[1]
关于统计学习理论与支持向量机
张学工
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
清华大学自动化系!智能技术与系统国家重点实验室北京
张学工
[J].
自动化学报,
2000,
(01)
: 36
-
46
[2]
模糊支持向量机的研究与应用.[D].孟媛媛.山东师范大学.2006, 09
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