層級隨機(jī)森林算法及其在人體活動識別應(yīng)用研究.pdf

1、隨著生活節(jié)奏的加快，網(wǎng)絡(luò)化的普及，高級人機(jī)交互和虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用對當(dāng)前技術(shù)發(fā)展提出了更高的要求。人體活動識別是指從一段包含人體活動的視頻或圖片序列中對人體進(jìn)行檢測、識別、跟蹤并進(jìn)行分析描述。由于其廣泛的應(yīng)用前景，人類活動識別在許多新興領(lǐng)域及交叉領(lǐng)域潛在的商業(yè)價值，正在逐漸成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。
　　隨機(jī)森林算法是一種新型的分類和預(yù)測模型算法。作為一種優(yōu)秀的集成算法，隨機(jī)森林由于其計算速度快、抗噪聲能力強(qiáng)、可以自然處理多類問

2、題，自然避免過擬合等多方面的優(yōu)勢，成為了計算機(jī)視覺中的新興熱點(diǎn)。此外，隨機(jī)森林算法在諸如生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等多領(lǐng)域以及交叉領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
　　首先，本文改進(jìn)了傳統(tǒng)的隨機(jī)森林的分類方法，提出了一種層級隨機(jī)森林分類方法，并運(yùn)用于人體活動識別。我們采用時間空間興趣點(diǎn)來表征樣本特征，隨機(jī)的訓(xùn)練多個弱分類器，隨后基于類之間的差異信息將頂層分類器的特征子集再度構(gòu)建底層弱分類器，并將這些弱分類器集成起來構(gòu)建隨機(jī)森林。我們稱之為層級隨機(jī)