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摘要:
自然环境下的日常动作识别有着广泛的应用前景和重要的研究价值.不同于以往在结构化和孤立条件下进行的动作识别,自然环境下的日常动作是连续的,视角多变并常发生遮挡.本文提出了分布式视觉系统下日常动作的在线识别方法.时间轴上的滑动窗口每个时刻取一段视频帧,采用基于"包容形状"的视角无关的体态表示方法提取体态特征向量,并用隐马尔科夫模型进行识别.动作类型的搜索空间由环境知识推理得到.遮挡检测和部分遮挡下的体态表示也在文中进行了讨论.实验表明本文提出的日常动作的在线识别方法能够克服日常场景给动作识别带来的困难,结果证实了方法的有效性.
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文献信息
篇名 自然环境下日常动作的在线识别
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 动作识别 视角不变 遮挡检测
年,卷(期) 2009,(z1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 16-21
页数 6页 分类号 TP391
字数 5936字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2009.z1.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐光祐 普适计算教育部重点实验室清华大学计算机系 2 39 2.0 2.0
2 陶霖密 普适计算教育部重点实验室清华大学计算机系 3 55 3.0 3.0
3 曹媛媛 普适计算教育部重点实验室清华大学计算机系 1 8 1.0 1.0
4 黄飞跃 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
动作识别
视角不变
遮挡检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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