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利用梯度方向直方圖（HOG）建立的部位外觀模型存在兩個(gè)缺陷：不同部位采用相同的細(xì)胞單元尺寸，以及線性支持向量機(jī)（SVM）分類器不能準(zhǔn)確表征部位定位狀態(tài)與外觀模型的相似度。為克服這兩個(gè)缺陷，建立了一種基于SVM和模糊K均值算法的部位外觀模型。部位外觀模型由兩個(gè)分類器構(gòu)成，線性SVM分類器用于判斷部位定位狀態(tài)是否屬于人體部位，相似度分類器由部位定位狀態(tài)與利用模糊K均值算法確定的部位聚類中心的歸一化歐氏距離來構(gòu)造，用于計(jì)算部位定位狀態(tài)與外觀模型的相似度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與利用SVM算法和相同細(xì)胞單元尺寸建立的基于HOC特征的部位外觀模型相比，新模型建立的部位外觀模型能更準(zhǔn)確地描述真實(shí)人體部位的外觀特征，用于基于樹形圖結(jié)構(gòu)模型的人體姿態(tài)估計(jì)時(shí)準(zhǔn)確度也更高。
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