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基于局部匹配窗口的动作识别方法
被引量:
2
1
作者
王鑫
沃波海
+2 位作者
陈良秀
管秋
陈胜勇
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期1764-1773,共10页
在词袋模型基础上,综合考虑姿态之间的时序约束关系,提出一种基于局部匹配窗口的动作识别方法.首先采用人体姿态差别作为动作序列特征描述.其次,在模型学习阶段,使用局部训练法而非传统的整体训练法来提高特征词汇的表征性;在特征量化阶...
在词袋模型基础上,综合考虑姿态之间的时序约束关系,提出一种基于局部匹配窗口的动作识别方法.首先采用人体姿态差别作为动作序列特征描述.其次,在模型学习阶段,使用局部训练法而非传统的整体训练法来提高特征词汇的表征性;在特征量化阶段,使用自适应局部线性重构策略来给特征基更灵活的权值;在对象描述阶段,分别使用时间金字塔、滑动窗口2种方法将整个动作序列划分成多个局部动作片段,进而通过连接各个局部动作片段的特征来描述整个动作序列.最后使用直方图相交操作来完成特征匹配工作.在MSR Action3D数据库上测试了所提算法的性能并与已有的动作识别方法进行对比,结果表明,该方法的识别效果较优.
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关键词
动作识别
局部匹配窗口
词袋模型
深度图像
下载PDF
职称材料
基于流形学习的人体动作识别
被引量:
30
2
作者
王鑫
沃波海
+1 位作者
管秋
陈胜勇
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期914-923,共10页
目的提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE(Lalpacian eigenmaps)流形学习对...
目的提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE(Lalpacian eigenmaps)流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。结果用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文方法识别效果优于以往方法。结论实验结果表明本文方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。
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关键词
KINECT
SENSOR
人体动作识别
流形学习
HAUSDORFF距离
深度数据
原文传递
题名
基于局部匹配窗口的动作识别方法
被引量:
2
1
作者
王鑫
沃波海
陈良秀
管秋
陈胜勇
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期1764-1773,共10页
基金
国家自然科学基金(61303142
61173096
+6 种基金
61103140
61201074)
浙江省自然科学基金(Y1110882
Y1110688
R1110679)
教育部博士点基金(20113317110001)
浙江省教育厅一般科研项目(Y201330304)
文摘
在词袋模型基础上,综合考虑姿态之间的时序约束关系,提出一种基于局部匹配窗口的动作识别方法.首先采用人体姿态差别作为动作序列特征描述.其次,在模型学习阶段,使用局部训练法而非传统的整体训练法来提高特征词汇的表征性;在特征量化阶段,使用自适应局部线性重构策略来给特征基更灵活的权值;在对象描述阶段,分别使用时间金字塔、滑动窗口2种方法将整个动作序列划分成多个局部动作片段,进而通过连接各个局部动作片段的特征来描述整个动作序列.最后使用直方图相交操作来完成特征匹配工作.在MSR Action3D数据库上测试了所提算法的性能并与已有的动作识别方法进行对比,结果表明,该方法的识别效果较优.
关键词
动作识别
局部匹配窗口
词袋模型
深度图像
Keywords
human action recognition
local window matching
bag-of-words
depth image
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于流形学习的人体动作识别
被引量:
30
2
作者
王鑫
沃波海
管秋
陈胜勇
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期914-923,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61303142
61173096
+6 种基金
61103140)
浙江省自然科学基金项目(Y1110882
Y1110688
R1110679
LY13F020034)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20113317110001)
浙江省教育厅一般科研项目(Y201330304)
文摘
目的提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE(Lalpacian eigenmaps)流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。结果用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文方法识别效果优于以往方法。结论实验结果表明本文方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。
关键词
KINECT
SENSOR
人体动作识别
流形学习
HAUSDORFF距离
深度数据
Keywords
Kinect sensor
human action recognition
manifold learning
Hausdorff distance
depth data
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部匹配窗口的动作识别方法
王鑫
沃波海
陈良秀
管秋
陈胜勇
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
2
下载PDF
职称材料
2
基于流形学习的人体动作识别
王鑫
沃波海
管秋
陈胜勇
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2014
30
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
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