首页|基于深度信息的特征学习与动作识别方法

基于深度信息的特征学习与动作识别方法

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
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.
Feature learning and action recognition method based on depth information

宋轶航、胡静、徐超、孟昭鹏

展开 >

天津大学智能与计算学部,天津300072

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

国家重点基础研究发展计划资助项目

2018YFB1701700

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0067

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(11)
  • 4
  • 2