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基于Adaboost-BP神经网络模型的姿势识别研究
文献摘要：
姿势识别是计算机视觉中的重要研究方向.本文基于BP神经网络模型构建姿势识别模型,并采用Adaboost迭代学习对BP神经网络模型的预测效果进行提升.在双手叉腰、单臂张开、跑步与散步等动作的识别上,比CNN卷积模型具有更好的效果,并且比直接采用BP神经网络模型能够更为精确地识别各类姿势.
文献关键词：
机器视觉;姿势识别;Adaboost-BP模型
中图分类号：
作者姓名：
祝睿;薛文华;李汶艾;伍钊圻;邱雪
作者机构：
成都加百力科技有限公司,四川 成都 610000;成都市郫都区郫筒一小,四川 成都 611730;成都市草堂小学西区分校,四川 成都 610073;新疆克拉玛依市第八小学,新疆 克拉玛依 834000
文献出处：
引用格式：
[1]祝睿;薛文华;李汶艾;伍钊圻;邱雪-.基于Adaboost-BP神经网络模型的姿势识别研究)[J].数字通信世界,2022(06):52-54
A类：
B类：
Adaboost,姿势识别,计算机视觉,识别模型,迭代学习,双手,叉腰,单臂,张开,跑步,散步,机器视觉
AB值：
0.324101
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