文献类型：期刊文章

作　　者：祝睿[1] 薛文华[2] 李汶艾[3] 伍钊圻[4] 邱雪[1]

ZhU Rui;XUE Wenhua;LI Wenai;WU Zhaoqi;QIU Xue(Chengdu Jiabaili Technology Co.,Ltd.,Chengdu 610000,China;Pitong No.1 primary school,Pidu District,Chengdu 611730,China;West Branch of Chengdu Caotang primary school,Chengdu 610073,China;No.8 primary school,Karamay 834000,China)

机构地区：[1]成都加百力科技有限公司,四川成都610000 [2]成都市郫都区郫筒一小,四川成都611730 [3]成都市草堂小学西区分校,四川成都610073 [4]新疆克拉玛依市第八小学,新疆克拉玛依834000

出　　处：《数字通信世界》

年　　份：2022

期　　号：6

起止页码：52-54

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：姿势识别是计算机视觉中的重要研究方向。本文基于BP神经网络模型构建姿势识别模型,并采用Adaboost迭代学习对BP神经网络模型的预测效果进行提升。在双手叉腰、单臂张开、跑步与散步等动作的识别上,比CNN卷积模型具有更好的效果,并且比直接采用BP神经网络模型能够更为精确地识别各类姿势。

关 键 词：机器视觉 姿势识别  Adaboost-BP模型  

分 类 号：TM715]