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自步學(xué)習(xí)的動作識別方法采用課程學(xué)習(xí)的思路，忽略了不同視角動作特征對課程的影響，對多分類的人體兩維視頻復(fù)雜動作識別無法取得滿意效果。針對上述問題，提出一種多視角自步學(xué)習(xí)算法。選取5個視角并提取Trajectory、HOG、HOF、MBHx和MBHy作為各自視角下的特征信息，利用自步學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)得出對應(yīng)視角下的動作分類課程，使用線性規(guī)劃增強方法將不同視角下的課程進行融合，得出更適合解決多類復(fù)雜動作識別問題的綜合課程。實驗結(jié)果表明，相比單一視角自步學(xué)習(xí)方法和多視角支持向量機方法，該方法提高了多類復(fù)雜動作識別的效率和準(zhǔn)確率，具有更高的可操作性和更廣泛的應(yīng)用前景。
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