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 ...
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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,...
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...