基于半监督距离学习的运动相似性度量算法

• 作者: 孙怀江 李斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人体运动捕获数据 半监督 距离学习 相似性度量 检索 识别精度
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: ?人工智能及识别技术?
• 页码范围: 178-182
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.035

摘要

人体运动捕获技术的发展使得运动捕获数据不断积累，人体运动的检索技术成为运动数据管理和重用过程中的关键环节。由于逻辑相似的运动在数值上并不一定相似，使用欧式距离度量2个运动间的逻辑相似性难以取得理想的结果。为此，提出一种半监督的距离度量学习算法，利用带标记的运动和未标记运动进行训练以得到运动间的马氏距离度量，从而判断2个运动之间的逻辑相似性，实现运动检索。实验结果表明，与现有的大部分检索算法相比，该算法能够得到更高的查询精度，且没有任何人工干预，可应用于自动检索领域。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	南京理工大学计算机科学与工程学院	46	218	8.0	12.0
2	孙怀江	南京理工大学计算机科学与工程学院	81	1003	16.0	28.0