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摘要:
该文提出一种双隐变量空间局部粒子搜索(DLVSLPS)算法,可以从多视角图像序列的轮廓特征较准确地估计出3维人体运动形态序列。该算法用高斯过程动态模型(GPDM)降维建立双隐变量空间和低维隐变量数据到高维数据的映射关系后,然后对双隐变量空间使用近邻权重先验条件搜索(NWPCS),实现局部低维粒子搜索来生成较优高维数据,从而估计相应帧的3维人体运动形态,解决传统粒子滤波算法直接在高维数据空间采样较难获取有效正确数据进行估计的问题。经仿真实验验证,所提出的算法比传统粒子滤波算法在实现多视角非连续帧估计,克服轮廓图像数据歧义,减小估计误差有明显优势。
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文献信息
篇名 基于双隐变量空间局部粒子搜索的人体运动形态估计
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 人体运动形态估计 双隐变量空间 局部粒子搜索 多视角图像序列 3维人体运动形态序列
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2915-2922
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 5416字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1146.2013.01915
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 孙季丰 华南理工大学电子与信息学院 48 302 9.0 15.0
2 王玉龙 华南理工大学电子与信息学院 20 37 4.0 5.0
3 李万益 华南理工大学电子与信息学院 4 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
人体运动形态估计
双隐变量空间
局部粒子搜索
多视角图像序列
3维人体运动形态序列
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
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
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11
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