基于半监督距离学习的运动相似性度量算法

摘要：

人体运动捕获技术的发展使得运动捕获数据不断积累，人体运动的检索技术成为运动数据管理和重用过程中的关键环节。由于逻辑相似的运动在数值上并不一定相似，使用欧式距离度量2个运动间的逻辑相似性难以取得理想的结果。为此，提出一种半监督的距离度量学习算法，利用带标记的运动和未标记运动进行训练以得到运动间的马氏距离度量，从而判断2个运动之间的逻辑相似性，实现运动检索。实验结果表明，与现有的大部分检索算法相比，该算法能够得到更高的查询精度，且没有任何人工干预，可应用于自动检索领域。

关键词：人体运动捕获数据、半监督、距离学习、相似性度量、检索、识别精度

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京理工大学自主科研专项计划基金资助项目2011YBXM79。

在线出版日期：2014-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：178-182