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基于高斯增量降维与流形Boltzmann优化的人体运动形态估计
基于高斯增量降维与流形Boltzmann优化的人体运动形态估计
作者:
孙季丰
李万益
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高斯增量降维模型
流形Boltzmann优化
人体运动形态
轮廓图像
子向量
摘要:
为了从多视角轮廓图像估计出含空间位置信息的三维人体运动形态,该文提出高斯增量降维与流形Boltzmann优化(GIDRMBO)算法.该算法把表示三维人体运动形态的高维数据分成表示空间位置信息和姿态信息两段子向量后,用高斯增量降维模型(GIDRM)分别对其样本进行降维,建立相应的低维空间及映射关系,然后在相应的低维空间使用流形Boltzmann优化算法来对轮廓匹配目标函数进行优化,从而实现估计.其中,所提算法分别利用了两段子向量样本的低维数据作为先验信息,可较好的避免陷入局部最优区域进行搜索,最终生成与各视角原始运动图像匹配且含空间位置信息的三维人体运动形态.经仿真实验验证,所提算法与常用粒子滤波算法相比,其估计误差小,并且还能起到消除轮廓数据歧义和克服短时遮挡的作用.
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文献信息
篇名
基于高斯增量降维与流形Boltzmann优化的人体运动形态估计
来源期刊
电子学报
学科
工学
关键词
高斯增量降维模型
流形Boltzmann优化
人体运动形态
轮廓图像
子向量
年,卷(期)
2017,(12)
所属期刊栏目
科研通信
研究方向
页码范围
3060-3069
页数
10页
分类号
TP391.4
字数
7540字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0372-2112.2017.12.032
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
李万益
华南理工大学电子与信息学院
4
15
2.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
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参考文献(6)
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二级引证文献(0)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
高斯增量降维模型
流形Boltzmann优化
人体运动形态
轮廓图像
子向量
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
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0372-2112
CN:
11-2087/TN
开本:
大16开
出版地:
北京165信箱
邮发代号:
2-891
创刊时间:
1962
语种:
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
广东省自然科学基金
英文译名:
Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:
http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:
研究团队
学科类型:
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