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基于骨架动作识别的ST-NBNN演示：MATLAB源码朴素贝叶斯-ST-NBNN-demo
资源介绍
朴素贝叶斯matlab原始码演示代码-用于基于骨架的动作识别的ST-NBNN
要求
（大约最近的邻居）
（Matlab的）
工具箱（Matlab）
脚步
在NBNN文件夹中，运行make来编译nbnn.cpp文件。
运行nbnn.exe生成空间时间矩阵（存储在NBNN
/
MHAD文件夹中）。
在中运行dataTrans.m
。
/
NBNN
/
MHAD文件夹将ST矩阵转换为mat格式。
将生成的data_X.mat文件data_X.mat复制到。
/
ST-NBNN
/
MHAD
。
在ST-NBNN文件夹中运行demo.m
注意力
您可能需要重新编译ANN，Liblinear和CVX工具箱，具体取决于您所使用的操作系统。
由于尺寸较大，所提供的MHAD数据集通过每20帧中选择一帧进行下采样。
NBNN的预期结果将是89.1
％
，ST-NBNN的预期结果将是100％
。
引文
如果您在研究中使用此源代码，请引用以下论文。
@InProceedings{Weng_2017_CVPR,
author
=
{Weng,
Junwu
and
Weng,
Chaoqun
and
Yuan,