动作识别训练数据的扩展研究

• 作者: 王亚里 葛荐 马廷淮
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 半监督学习 数据选择策略 扩展度
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 22-25,37
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.11.006

摘要

动作识别是康复中心研究领域的一个热门话题.机器学习是动作识别的一个重要方面.由于样本标注需要付出诸多人工努力,所以被标注的样本数量是有限的.而未被标注样本数量是庞大缘于它容易获取,无需人为注解.训练数据是基于半监督学习动作识别的核心.文章将着重强调数据选择策略和扩展度,这也是训练数据选择的基础.文章结合已标注的有限样本,利用未被标注样本来提高动作识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马廷淮	南京信息工程大学计算机与软件学院	39	239	7.0	14.0
2	葛荐	南京信息工程大学计算机与软件学院	2	9	2.0	2.0
3	王亚里	南京信息工程大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0