一种基于双层自编码的运动数据集可视化方法

• 作者: 孙知信 陈松乐
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 运动数据 可视化 自编码器
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 22-30
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.7|TP391.4
• 字数: 6524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.03.004

摘要

对运动数据集进行可视化是实现目标运动资源搜索的有效手段,文中提出了一种基于双层自编码的运动数据集可视化方法.首先在姿态层采用变分自编码器获得每个三维人体姿态在二维散点图中的坐标并使得相似的姿态彼此相邻,从而能够支持用户对目标运动资源的快速定位.其次在运动层采用双向长短时记忆递归网络对姿态的上下文运动进行自编码,获得的低维运动表示能够有效地支持用户在线运动分析.在CMU基准运动数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性.