基于骨架的稀疏深度自编码器步态异常指数估计
计算机视觉与模式识别
2019-08-21 v1
摘要
本文提出一种基于深度相机所提供的骨架信息估计步态异常指数的方法。与需要提取手工特征以描述步态特性的相关工作不同，我们的方法借助深度自编码器自动完成该阶段。为获得视觉可解释的特征，我们在模型中嵌入了稀疏性约束。与大多数步态相关研究类似，时间因素在我们的系统中也作为后处理加以考虑。该方法在包含近十万骨架样本的数据集上实验时给出了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1908.07415,
title = {Estimating skeleton-based gait abnormality index by sparse deep auto-encoder},
author = {Trong Nguyen Nguyen and Huu Hung Huynh and Jean Meunier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.07415},
year = {2019}
}
备注
2018 IEEE Seventh International Conference on Communications and Electronics (ICCE)