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题名利用骨架模型和格拉斯曼流形的3D人体动作识别
被引量：4
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作者
吴珍珍
邓辉舫
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机构
湖南女子学院信息技术系
华南理工大学计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第20期214-220,共7页
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基金
湖南省教育厅科学研究青年项目(No.13B055)
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文摘
为了通过几何特征的有效方法描述人体骨骼运动,构建3D人体动作识别系统,提出一种基于3D骨骼关节空间建模方法。首先,使用自回归和移动平均模型(ARMA)描述每个随着时间变化的运动轨迹,成功捕捉了时空动态运动信息。同时,将该模型的观察矩阵生成的子空间作为格拉斯曼流形中一个点;然后,通过学习控制切线(CT)描述每个类的均值,映射学习过程中的观察变量到所有CT形成局部切丛(LTB),LTB流形数据点可直接在分类器上完成分类;最后,提出的方法使用SVM分类器完成训练和分类。MSR-action 3D、Weizmann和UCF-Kinect三个数据库的实验结果验证了该方法的有效性,与几种基于深度数据的算法相比,该方法获得了最高的识别率,在延迟性方面的性能也表现最优,当帧数为30时,识别率达到97.91%,在延迟较高时,可达到期望识别率。
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关键词
动作识别
格拉斯曼流形
骨骼关节
回归和移动平均模型
控制切线
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Keywords
action recognition
Grassmann manifold
bone joint
auto regressive & moving average
control tangent
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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