VR艺术媒体交互环境下基于线性判决和SVM的动作识别方法

摘要

本发明涉及一种VR艺术媒体交互环境下基于线性判决和SVM的动作识别方法，首先在线性判别分析中引入核函数进行非线性投影以便将训练样本映射到一个高维子空间中，得到最佳分类特征向量，从而有效解决了非线性问题并且扩大了样本差异。并采用遗传算法实现SVM的参数搜索优化，充分利用了遗传算法在多维空间寻优方面的优势。测试结果表明，与其他多种分类识别算法相比，提出方法在人体动作识别的多个性能指标上均表现出良好的分类效果，具有较高的识别准确率和更好的鲁棒性。