人体运动分割算法:序列局部弯曲的流形学习

摘要：

针对已有的基于流形学习的分割算法多采取全局或局部线性化的学习策略,无法解决序列数据的局部高曲率问题,利用数据的几何特征描述运动的连贯性,提出一种时序流形学习的人体运动分割方法.该方法根据序列数据的局部弯曲指标描述人体运动的连贯性,利用过渡片段数据局部弯曲较大的特点寻找分割点；通过滤波技术及分段线性近似算法对局部弯曲指标数据进行处理,结合降维后的特征曲线实现人体运动时间序列的分割.对CMU人体运动捕获数据库等的实验结果表明,文中方法是有效的.

关键词：序列分割、序列局部弯曲、分段线性表示、流形学习

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173163,51105052;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-09-0251;辽宁省自然科学基金201102037

在线出版日期：2013-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：460-467,473