面向姿态估计的组件感知自适应算法

• 作者: 刘琴 彭蝶飞 陈耀东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 领域自适应 组件感知 姿态估计 主动学习 结构化支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 257-264
• 页数: 8页
• 分类号: TP37
• 字数: 7313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050384

摘要

针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法.建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力.依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率.对特征分布差异的2种训练场景进行模拟实验,结果表明,该算法训练的模型在平均准确率上比传统学习算法提升6％ ～ 8％,比已有的自适应算法提升2％～4％,使用样本选取策略后,则进一步提升约2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈耀东	长沙师范学院信息与工程系	8	4	1.0	1.0
2	彭蝶飞	长沙师范学院科研与学科建设处	50	186	8.0	12.0
3	刘琴	湖南省教育科学研究院职业教育与成人教育研究所	10	7	2.0	2.0