基于单一样本进行手势识别的主运动分量方法
宇宙学与河外天体物理
2015-06-17 v1 星系天体物理
摘要
本文引入了主运动分量（PMC），一种用于单样本手势识别的新方法。在所考虑的场景中，每种待识别手势仅有一个训练视频可用，这限制了传统技术（如 HMMs）的应用。在 PMC 方法中，对视频中每一对连续帧获取一幅二维运动能量图。将视频对应的运动图进行处理以得到 PCA 模型，并在重建误差方法下将其用于识别。所提方法的主要优点在于其简单性、易于实现、具有竞争力的性能和高效性。我们报告了使用 ChaLearn Gesture Dataset 进行单样本手势识别的实验结果；该基准数据集包含超过 50,000 个手势，由 Kinect 摄像机以 RGB 和深度视频形式录制。PMC 取得的结果与针对同一数据集提出的其他方法相比具有竞争力。
引用
@article{arxiv.1310.4823,
title = {G2C2 I: Homogeneous SDSS photometry for Galactic GCs},
author = {Joachim Vanderbeke and Michael J. West and Roberto De Propris and Eric W. Peng and John P. Blakeslee and Andrés Jordán and Patrick Côté and Michael Gregg and Laura Ferrarese and Marianne Takamiya and Maarten Baes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.4823},
year = {2015}
}
备注
Accepted for publication in MNRAS. 12 pages, 6 figures