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《基于少样本数据人体行为分析的研究》
一、引言
人体行为分析作为人工智能和计算机视觉领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景。然而，在实际应用中，往往面临着少样本数据的问题。少样本数据导致模型训练不充分，进而影响行为分析的准确性和可靠性。因此，基于少样本数据的人体行为分析成为研究热点。本文旨在研究并解决这一问题，通过提取有效的特征信息和优化算法模型，提高少样本数据下人体行为分析的准确率。
二、相关工作
在少样本数据下进行人体行为分析，国内外学者已经进行了大量研究。早期的方法主要依赖于传统的机器视觉技术，如基于模板匹配、基于光流法等。然而，这些方法在处理复杂多变的人体行为时，往往难以取得满意的效果
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