基于双学习映射增量降维模型的人体运动形态估计

• 作者: 张菲菲 李万益 陈勇昌 陈强
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人体运动形态估计 降维 双学习映射 三维
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 224-230
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3385字
• 语种: 中文

摘要

如何从二维的人体运动形态图像序列估计出三维的人体运动形态是一个热门的研究课题.这个项技术的实现需要建立复杂模型,设计复杂的训练算法,并且需要大量的人体运动形态样本进行训练.然而,利用目前的一些复杂模型和算法,估计三维人体运动形态会耗费很多时间,并且估计效果也不好.因此,要想得到更准确的估计结果还是比较困难的.对于这样的一个研究问题,提出基于双学习映射增量降维模型来实现三维人体运动形态估计,该模型可以从单视角的二维图像较好的估计出三维人体运动形态,缩短估计算法运行时间,并得到更准确的估计结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈强	广东第二师范学院计算机科学系	44	146	6.0	10.0
2	张菲菲	广东第二师范学院计算机科学系	7	0	0.0	0.0
3	李万益	广东第二师范学院计算机科学系	6	2	1.0	1.0
4	陈勇昌	广东第二师范学院计算机科学系	6	11	2.0	3.0