【摘 要】
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针对当前动作识别技术中通常忽略上下文信息,且其局部形状描述对噪声敏感,难以有效处理运动模式的类内变化等不足,提出一种3D运动轨迹解析耦合隐马尔可夫模型的动作识别算法。定义四种轨迹基元(直线、平面圆弧、左螺旋线与右螺旋线),采用基于Kalman的线性平滑器来降低干扰信息与异常值,将3D轨迹分解和解析成不同的轨迹基元,充分减少干扰信息对轨迹数据的影响,同时保持形状和运动特性。为了避免丢失详细的局部形状
【机 构】
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广东科学技术职业学院计算机工程技术学院,广东珠海519090东莞理工学院机械工程学院,广东东莞523808杭州师范大学信息科学与工程学院,浙江杭州311121
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针对当前动作识别技术中通常忽略上下文信息,且其局部形状描述对噪声敏感,难以有效处理运动模式的类内变化等不足,提出一种3D运动轨迹解析耦合隐马尔可夫模型的动作识别算法。定义四种轨迹基元(直线、平面圆弧、左螺旋线与右螺旋线),采用基于Kalman的线性平滑器来降低干扰信息与异常值,将3D轨迹分解和解析成不同的轨迹基元,充分减少干扰信息对轨迹数据的影响,同时保持形状和运动特性。为了避免丢失详细的局部形状信息,设计一种形状描述符,将轨迹基元进一步分割成子基元,将每个运动轨迹表示为子基元的时间序列。引入隐马尔
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