基于RGB-D的多线性异构信息的动作识别研究

• 作者: 周志强 雷鸣
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 共享学习空间 线性模型 分类器
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 4819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2018.02.005

摘要

本文提出了一种新的动作识别的方法,该方法是在前人的基础上增加了一个模态特征.为了能更好的提高动作识别的准确率和泛化能力,在前人的RGB特征和深度特征模态的双线性异构信息的动作识别的方法的基础上,增加了一个骨骼特征模态,使三个特征模态经过压缩映射到一个共享学习空间上,同时这样也有利于减少噪声和捕捉有用的识别信息.本文采用和前人一样的方法—矩阵形式来表示三种模态特征以便获得复杂的动作时空信息.用矩阵的行和列参数组成低维的多线性模型,最小化模型维度后建立一个低维分类器实现动作识别.该方法在RGB-D和骨骼两个公共数据集上进行了评估,取得了不错的效果.即使三种模态数据在训练或者测试中部分丢失也能通过其他模态实现识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷鸣	天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室	6	35	3.0	5.0
2	周志强	天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室	1	0	0.0	0.0