针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法.建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,提升模型的泛化能力.依据领域自适应算法特点引入基于主动学习样本选取策略,提升模型的学习效率.对特征分布差异的2种训练场景进行模拟实验,结果表明,该算法训练的模型在平均准确率上比传统学习算法提升6％ ～ 8％,比已有的自适应算法提升2％～4％,使用样本选取策略后,则进一步提升约2％.
领域自适应 组件感知 姿态估计 主动学习 结构化支持向量机