TY -的A2 Wang Wei盟——张、赵盟-李,王盟——张,郧阳PY - 2021 DA - 2021/07/24 TI -自动构造和提取运动时刻使用人工智能特性变量SP - 5515357六世- 2021 AB -在这篇文章中,我们研究的自动化建设和开采特征变量的运动时刻和构造提取特定变量的人工智能。摘要,支持向量机在小样本的情况下,更好的性能选择分类器,以一对一的方式构造多类分类器实现人体运动姿势的分类和识别。一个分解动作的分类器构造自由体操动作的自动描述问题转换成一个multilabel分类问题。与特征提取的深度的增加网络,实验效果增强;然而,二维卷积神经网络时失去了时间信息提取功能,所以三维卷积网络本文用于时空特征提取的视频。提取的特征是二进制分类几次达到multilabel分类的目标。形成一个对比实验,分类的结果是随机组合成一个句子并与自动描述方法的结果来验证该方法的有效性。本文构造的多类分类器是用于人体运动姿势分类和识别测试,和实验结果表明,人体运动姿势识别算法基于multifeature融合能有效提高识别精度,在实际应用中表现良好。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2021/5515357——10.1155 / 2021/5515357 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性