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基于3D骨架和流形的人类行为识别方法研究
人类行为识别近年来已经成为计算机视觉领域最热门的研究课题之一,其被广泛应用于视频监控、视频游戏和人机交互等相关领域。本书通过研究人类行为的3D骨架序列,首先利用李群来描述骨架序列中刚体间的相对几何和相对旋转,并以此为基础来解决骨架序列中的噪声问题。随后使用张量分解的方法来获取刚体间的线性关系,构建基于非负张量的线性动态系统来模拟骨架间的时序关系。最后利用刚体活跃水平来发掘行为序列中表示身体运动的高维特征,并将这些高维特征映射到流形空间中,以克服骨架构型的不利影响。
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