摘 要
動作識別領域近年來隨著動作採集技術的成熟而高速發展，因其無需借助任何 計算機系統的傳統輸入裝置就能夠準確識別出使用者意圖，對三維動作資料進行資料 處理與挖掘的技術，現已廣泛運用到了計算機動畫、遊戲、新型人機互動和智慧型家居控制等領域。
支援向量機（support vector machine, svm）憑藉其在小訓練樣本、非線性和高 維模式識別中的優勢而廣受關注。本文對經典 svm 二分類演算法進行研究，在此基 礎上將 svm 演算法推廣到了多分類中。此外通過獲取智慧型手機中的加速度感測器、 陀螺儀和方位感測器的資料，搭建了乙個動作資料採集、傳輸和儲存平台，支援多 使用者傳輸儲存其動作資料。採用 svm 多分類演算法訓練預處理後的動作資料，並採 用粒子群優化演算法(pso)對 svm 引數進行優化，建立動作分類模型，實驗證明該模 型能夠 97.30%的準確率識別出使用者的動作意圖。
為了驗證基於 svm 分類器的動作識別系統的運用場景，本文將其運用到了智 能家居家電控制領域，通過軟體搭建了乙個智慧型家居模擬模組，可以模擬實體智慧型 家居的一系列狀態資訊（如開啟電燈）。通過對使用者動作資料的分類學習，可以達到 通過動作資訊控制家電開關等狀態動作的功能目的，為基於 svm 分類器的動作識 別系統找到了乙個應用場景。
原始碼和文件分享 基於SVM分類器的動作識別系統
動作識別領域近年來隨著動作採集技術的成熟而高速發展，因其無需借助任何 計算機系統的傳統輸入裝置就能夠準確識別出使用者意圖，對三維動作資料進行資料 處理與挖掘的技術，現已廣泛運用到了計算機動畫 遊戲 新型人機互動和智慧型家居控制等領域。支援向量機 support vector machine,svm ...
原始碼和文件分享 基於SVM分類器的動作識別系統
動作識別領域近年來隨著動作採集技術的成熟而高速發展，因其無需借助任何 計算機系統的傳統輸入裝置就能夠準確識別出使用者意圖，對三維動作資料進行資料 處理與挖掘的技術，現已廣泛運用到了計算機動畫 遊戲 新型人機互動和智慧型家居控制等領域。支援向量機 support vector machine,svm ...
原始碼和文件分享 基於swift的詞法分析程式
計算正則式 讀入正規表示式 對正規表示式處理 建圖 生成 nfa 將 nfa 去除空節點 轉化為 nfa 將 nfa 轉化為 dfa 對 dfa 圖進行遍歷每個節點，獲取到每個節點通過某個字元到達哪下乙個狀態，並找到終態 構造 dfa 表 輸出顯示 驗證字串 在成功通過正規表示式構建 dfa 圖的基...