《表2 基于传统机器学习的人体姿态识别方法汇总》

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《超宽带雷达人体姿态识别综述》

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基于传统机器学习方法的人体识别方案为了确保识别的效果通常会提取大量的浅层特征，而不去管这些特征是否最终真的有益于识别。而浅层特征的多样化会潜在地增加不同特征之间的冗余度，未必能够提高识别的精度。因此，对回波信号的分析、特征提取和选择使这些方法奏效的关键。从表2中很容易看出特征选择和提取方法好坏会直接影响到分类器识别的准确性和效率。在实际应用中，这些特征处理方法可能仅限于特定问题，很难具有普适性。此外，传统的人体姿态识别方案对于涉及到过渡动作的复杂人体姿态的识别效果一般。