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动作识别训练数据的扩展研究

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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.

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来源
《第四届江苏计算机大会》|2010年|22-2537|共5页
会议地点南京
作者
马廷淮; 葛荐; 王亚里;
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作者单位

中国计算机学会;

江苏省计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
动作识别; 半监督学习; 数据选择策略; 扩展度;
入库时间 2022-08-17 10:39:05

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