抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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人間行動認識のための単一分類器の出力の組合せは,この論文で提案し,評価した。個々の分類器の出力を組合せ分類器の弱い選択や特徴のセットのリスクを減少させることにより,より正確でロバストな適用可能なフレームワークを持つことをもたらした。問題の困難性が増加するとき,単一分類器の弱さがより大胆,特に作用の多数の作用タイプまたは類似性を持つ。本論文では,個々のサポートベクトルマシン(SVM)は,異なる観点から多様な特徴集合を用いて訓練した。,単一SVMの出力は,代数的組合せとDempster Shafer融合法を用いて融合した。実験結果は行動認識精度は,単一分類器の出力を融合する代数的組合せを用いて,改善されることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】