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摘要:
时域分割问题是计算机视觉领域长期存在的问题.尤其在基于视频的人机交互过程中,动作的发现和分割被要求在线完成.对此,文中提出了一种基于模板的识别框架.对于不断产生新数据的在线视频序列,该方法可根据已知的信息,及时在线发现和分割已完成动作.该方法主要过程为:首先,通过基于鞅过程的算法提取关键帧,然后沿着关键帧对前序帧进行回退式遍历,接着通过构建动作历史图像来描述动作信息,最后通过计算相对于模板动作的包含率和七阶不变矩相似度实现动作的最优分割.在IXMAS数据集上进行实验,该方法的平均动作发现率达到了88%,准确率达到了75.9%,在基于深度数据的在线实验中,该方法获得了82%的平均动作发现率.
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文献信息
篇名 基于视频的人机交互中动作在线发现与时域分割
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 动作时域分割 关键帧 动作历史图像 人机交互
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 普适计算与人机交互
研究方向 页码范围 2477-2487
页数 11页 分类号 TP391
字数 9573字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2015.02477
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 班晓娟 北京科技大学计算机与通信工程学院 72 760 15.0 25.0
2 郭靖 北京科技大学计算机与通信工程学院 18 86 6.0 9.0
3 沈晴 北京科技大学计算机与通信工程学院 2 11 1.0 2.0
4 常征 北京科技大学计算机与通信工程学院 1 11 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
动作时域分割
关键帧
动作历史图像
人机交互
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
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
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
论文1v1指导