Stats-Calculus姿态描述符馈入的离散HMM低延迟3D骨骼动作检测与识别系统
计算机视觉与模式识别
2015-10-19 v4
摘要
如今，在低观测延迟下的人体动作识别是一个日益受关注的课题。许多方法基于一组源于根关节上某特定点的 3D 笛卡尔坐标系提出。本文中，我们将提出一种使用隐马尔可夫模型（HMM）并利用 7 类姿态描述符的统计检测与识别系统。* 笛卡尔微积分姿态描述符。* 角微积分姿态描述符。* 混合模式 Stats-Calculus 姿态描述符。* 中心化 Stats-Calculus 姿态描述符。* 相对中心化 Stats-Calculus 姿态描述符。* 相对中心化 Stats-Calculus DCT 姿态描述符。* 相对中心化 Stats-Calculus DCT-AMDF 姿态描述符。Stats-Calculus 是一种特征提取技术，在 Moving Pose 描述符基础上发展而来，但使用了统计量与微积分量的组合。
引用
@article{arxiv.1509.09014,
title = {Stats-Calculus Pose Descriptor Feeding A Discrete HMM Low-latency Detection and Recognition System For 3D Skeletal Actions},
author = {Rofael Emil Fayez Behnam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.09014},
year = {2015}
}