面向姿态估计的组件感知自适应算法

来源：计算机工程杂志2018年第11期北京时间：

作者：陈耀东,刘琴,彭蝶飞

单位：1.长沙师范学院 a.信息与工程系; b.科研与学科建设处,长沙 410100; 2.湖南省教育科学研究院 职业教育与成人教育研究所,长沙 410005

摘要：针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法。建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力。依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率。对特征分布差异的2种训练场景进行模拟实验,结果表明,该算法训练的模型在平均准确率上比传统学习算法提升6%~8%,比已有的自适应算法提升2%~4%,使用样本选取策略后,则进一步提升约2%。

关键词：领域自适应,组件感知,姿态估计,主动学习,结构化支持向量机

基金资助：教育部人文社科基金青年项目“大数据驱动下学龄前儿童行为问题分析与预测研究”(17YJCZH028);湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目“生态小镇智慧管理平台构建——以浔龙河为个案的研究”(16B025);湖南省社会科学联合会智库项目“基于智慧旅游的景区游客体验模型构建及优化调控研究”(ZK17)。