计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
12期
3613-3616
,共4页
Kinect骨架%粒子滤波%Levenstein距离%流形学习%拉普拉斯特征映射
Kinect骨架%粒子濾波%Levenstein距離%流形學習%拉普拉斯特徵映射
Kinect골가%입자려파%Levenstein거리%류형학습%랍보랍사특정영사
Kinect skeleton%particle filter%Levenstein distance%manifold learning%Laplacian eigenmaps
提出了一种面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进方法.首先,将Kinect提供的关节点数据作为姿态特征,采用Levenstein距离改进流形学习算法中的拉普拉斯特征映射算法,并映射到二维空间得到待识别行为的嵌入空间;其次,结合待识别行为的嵌入空间和训练数据建立先验模型;最后,通过重新设计的粒子动态模型和观察模型,采用粒子滤波算法进行行为识别.实验结果表明,该方法可以对重复动作、遮挡,以及动作幅度和速度都有明显差异的行为进行较好的识别,总体识别率达到92.4％.
提齣瞭一種麵嚮行為識彆的拉普拉斯特徵映射算法的改進方法.首先,將Kinect提供的關節點數據作為姿態特徵,採用Levenstein距離改進流形學習算法中的拉普拉斯特徵映射算法,併映射到二維空間得到待識彆行為的嵌入空間;其次,結閤待識彆行為的嵌入空間和訓練數據建立先驗模型;最後,通過重新設計的粒子動態模型和觀察模型,採用粒子濾波算法進行行為識彆.實驗結果錶明,該方法可以對重複動作、遮擋,以及動作幅度和速度都有明顯差異的行為進行較好的識彆,總體識彆率達到92.4％.
제출료일충면향행위식별적랍보랍사특정영사산법적개진방법.수선,장Kinect제공적관절점수거작위자태특정,채용Levenstein거리개진류형학습산법중적랍보랍사특정영사산법,병영사도이유공간득도대식별행위적감입공간;기차,결합대식별행위적감입공간화훈련수거건립선험모형;최후,통과중신설계적입자동태모형화관찰모형,채용입자려파산법진행행위식별.실험결과표명,해방법가이대중복동작、차당,이급동작폭도화속도도유명현차이적행위진행교호적식별,총체식별솔체도92.4％.
