计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2021年第11期:基于深度信息的特征学习与动作识别方法

发布日期:

作者:宋轶航,胡静,徐超,孟昭鹏,

单位:天津大学智能与计算学部,天津300072;

关键词:交互动作识别,深度信息,隐马尔可夫模型,变分自编码器,关节点特征,

基金:国家重点基础研究发展计划资助项目(2018YFB1701700);;

为了进行复杂交互动作识别,提出基于深度信息的特征学习方法,并使用两层分类策略解决相似动作识别问题。该方法从频域的角度分析深度图像动作序列,提取频域特征,利用VAE对特征进行空间特征压缩表示,建立HMM模拟时序变化并进行第一层动作识别。为了解决相似动作识别问题,引入三维关节点特征进行第二层动作识别。实验结果表明,两种特征在动作数据集SBU-Kinect上能够有效地表示姿态含义,策略简单有效,识别准确率较高。

来源:2021年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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