投影深度向量分解融合 PEMS 的视角不变人体动作识别

• 作者: 刘述木 杨建 王晓林
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 视角不变 人体动作识别 投影深度 对称镜面 特征向量分解
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 940-944
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.03.069

摘要

针对摄像机内部参数的不确定性和投影平面选择难的问题，提出一种新的投影深度算法用于视角不变的动作识别，该算法采用对称镜面平面提取（plane extraction from mirror symmetry，PEMS）策略，有效解决了投影平面选择难的问题。首先通过摄像机组观察获得3D 动作姿势，然后运用 PEMS 策略从场景中提取平面，相对于提取平面估计身体点的投影深度，最后使用这个信息进行动作识别。该算法的核心是投影平面的提取和投影深度组成向量的求解。利用该算法在 CMU MoCap 数据集、TUM数据集和多视图 IXMAS 数据集上进行测试，精度可分别高达94％、91％和90％，且在较少动作实例情况下，仍然能够准确定义新动作。比较表明，该算法的人体动作识别性能明显优于其他几种较新的算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘述木	四川工程职业技术学院信息中心	12	26	3.0	4.0
2	杨建	四川工程职业技术学院信息中心	19	25	3.0	4.0
3	王晓林	华中科技大学计算机科学与技术学院	23	146	6.0	11.0