网络与信息安全学报2021，Vol.7Issue(3) ：141-148.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2021061

基于多视图半监督集成学习的人体动作识别算法

Human action recognition method based on multi-view semi-supervised ensemble learning

陈圣楠 范新民
网络与信息安全学报2021，Vol.7Issue(3) ：141-148.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2021061
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基于多视图半监督集成学习的人体动作识别算法

Human action recognition method based on multi-view semi-supervised ensemble learning

陈圣楠 1范新民1
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作者信息

  • 1. 福建师范大学,福建福州350117;网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心,福建福州350117
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摘要

移动设备上难以获取大量标签样本,而训练不足导致分类模型在人体动作识别上表现欠佳.针对这一问题,提出一种基于多视图半监督集成学习的人体动作识别算法.首先,利用两种内置传感器收集的数据构建两个特征视图,将两个视图和两种基分类器进行组合构建协同学习框架;然后,根据多分类任务重新定义置信度,结合主动学习思想在迭代过程中控制预测伪标签结果;使用LightGBM对扩充后的训练集进行学习.实验结果表明,算法的精确率、召回率和F1值较高,能稳定、准确地识别多种人体动作.

关键词

人体动作识别/半监督学习/小样本/LightGBM

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基金项目

国家自然科学基金(71701019)

福建省中青年教师教育科研项目(JAT200071)

出版年

2021
网络与信息安全学报
人民邮电出版社

网络与信息安全学报

CSTPCD
ISSN：2096-109X
参考文献量9
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