应用对抗自编码器估计人行走步态异常指数
计算机视觉与模式识别
2019-08-20 v1
摘要
本文提出一种利用对抗自编码器（AAE，即自编码器与生成对抗网络（GAN）的结合）来估计人行走步态质量指数的方法。由于大多数基于 GAN 的模型被用作数据生成器，我们的工作引入了它们应用的另一视角。该方法直接处理表示受试者行走姿态的 3D 点云序列。通过对每个点云拟合圆柱体并将所得直方图输入合适的 AAE，我们的系统能够提供可用作步态质量指数的不同度量。我们也研究了这些量的组合以获得改进的指标。通过在近 10 万个点云的大规模数据集上实验，证明了我们方法的能力，其结果优于采用不同输入数据类型的相关方法。
引用
@article{arxiv.1908.06188,
title = {Applying Adversarial Auto-encoder for Estimating Human Walking Gait Abnormality Index},
author = {Trong-Nguyen Nguyen and Jean Meunier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.06188},
year = {2019}
}