基于双学习映射增量降维模型的人体运动形态估计

摘要：

如何从二维的人体运动形态图像序列估计出三维的人体运动形态是一个热门的研究课题.这个项技术的实现需要建立复杂模型,设计复杂的训练算法,并且需要大量的人体运动形态样本进行训练.然而,利用目前的一些复杂模型和算法,估计三维人体运动形态会耗费很多时间,并且估计效果也不好.因此,要想得到更准确的估计结果还是比较困难的.对于这样的一个研究问题,提出基于双学习映射增量降维模型来实现三维人体运动形态估计,该模型可以从单视角的二维图像较好的估计出三维人体运动形态,缩短估计算法运行时间,并得到更准确的估计结果.

关键词：人体运动形态估计、降维、双学习映射、三维

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省高校青年创新人才培养项目2016KQNCX111;广州市科学研究计划项目201804010280;国家自然科学基金61772140;广东省自然科学基金2017A010101021;广东第二师范学院教授博士专项科研课题2015ARF17, 2015ARF25;广东第二师范学院计算机实践教学示范中心2018sfzx01;广东第二师范学院网络工程重点学科ZD2017004

在线出版日期：2019-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：224-230