基于自适应深度森林人体步态能量图的分类方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应深度森林人体步态能量图的分类方法，其步骤为：(1)构建训练集和测试集；(2)构造自适应深度森林模型；(3)计算自适应自适应深度森林模型的分类精度；(4)判断自适应深度森林模型是否达到要求；(5)若训练集准确率及深度未达到要求，扩展自适应深度森林模型，求解自定义二次凸优化问题得到自适应深度森林模型在训练集的增强特征，通过训练集上的增强特征得到扩展后自适应深度森林的训练集；(6)计算测试集分类正确率。本发明减少了模型的复杂度和模型需要训练的权重，同时减小了训练模型所需要的步态能量图样本规模。