10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.025
面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进
提出了一种面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进方法.首先,将Kinect提供的关节点数据作为姿态特征,采用Levenstein距离改进流形学习算法中的拉普拉斯特征映射算法,并映射到二维空间得到待识别行为的嵌入空间;其次,结合待识别行为的嵌入空间和训练数据建立先验模型;最后,通过重新设计的粒子动态模型和观察模型,采用粒子滤波算法进行行为识别.实验结果表明,该方法可以对重复动作、遮挡,以及动作幅度和速度都有明显差异的行为进行较好的识别,总体识别率达到92.4%.
Kinect骨架、粒子滤波、Levenstein距离、流形学习、拉普拉斯特征映射
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
吉林省科技厅资助项目20050703-1
2015-01-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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