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改进KNN算法对人体身份的识别
被引量：
4
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作者
连天友
余勤
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第11期142-146,243,共6页
为了理解特征学习过程、减少数据存储和提高识别率,提出使用Kinect v2的面部数据和骨骼数据作为数据集和一种改进KNN算法对人体身份的识别。使用Kinect v2提取出人体脸部特征点和骨骼关节点的三维位置信息,通过提取出的特征点的坐标计...
为了理解特征学习过程、减少数据存储和提高识别率,提出使用Kinect v2的面部数据和骨骼数据作为数据集和一种改进KNN算法对人体身份的识别。使用Kinect v2提取出人体脸部特征点和骨骼关节点的三维位置信息,通过提取出的特征点的坐标计算出理解性强的特征信息如眼宽、臂长等。利用一种改进的截断均值聚类方法,通过排序把奇异值分布到数据集两端,截取数据集中间特征以抑制奇异值,利用基于匹配识别准确度的改进KNN算法对人体身份进行预测。实验结果表明提出的聚类方法匹配识别准确度更高,改进的分类方法也提高了识别的准确率。
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关键词
人体身份识别
脸部数据
骨骼数据
排序截断均值法
匹配识别准确度
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题名
改进KNN算法对人体身份的识别
被引量：
4
1
作者
连天友
余勤
机构
四川大学电气信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第11期142-146,243,共6页
文摘
为了理解特征学习过程、减少数据存储和提高识别率,提出使用Kinect v2的面部数据和骨骼数据作为数据集和一种改进KNN算法对人体身份的识别。使用Kinect v2提取出人体脸部特征点和骨骼关节点的三维位置信息,通过提取出的特征点的坐标计算出理解性强的特征信息如眼宽、臂长等。利用一种改进的截断均值聚类方法,通过排序把奇异值分布到数据集两端,截取数据集中间特征以抑制奇异值,利用基于匹配识别准确度的改进KNN算法对人体身份进行预测。实验结果表明提出的聚类方法匹配识别准确度更高,改进的分类方法也提高了识别的准确率。
关键词
人体身份识别
脸部数据
骨骼数据
排序截断均值法
匹配识别准确度
Keywords
human identity recognition
facial data
skeletal data
sort truncated mean method
accuracy of matching recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进KNN算法对人体身份的识别
连天友
余勤
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
4
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