基于深度和LLE的人體動作趨勢分析研究
關(guān)鍵字:計算機
劉 劍1,2,龔志恒2,吳成東1,岳 恒3,高恩陽2,4
(1.東北大學信息科學與工程學院,遼寧沈陽110004;2.沈陽建筑大學信息與控制工程學院,遼寧沈陽110168;
3.東北大學自動化研究中心,遼寧沈陽110004;4.中國科學院沈陽自動化研究所,遼寧沈陽110016)
摘 要:針對傳統(tǒng)人體動作趨勢預(yù)測方法存在的不足,提出一種基于深度圖像和LLE(LocallyLinearEmbedding)相結(jié)合的人體動作分析方法。首先依據(jù)圖像的顏色和深度信息,結(jié)合Hough森林法提取人體部位的關(guān)鍵點;再利用關(guān)鍵點的信息,將其轉(zhuǎn)化為特征向量,將特征向量集合輸入LLE算法,從而建立人體動作的低維流形,并對流形數(shù)據(jù)做相關(guān)分析,根據(jù)流形中的歐式距離判斷相鄰動作;較后,將當前人體動作映射到低維動作流形中,預(yù)測人體的動作趨勢。實驗結(jié)果表明:所采用的深度圖像,明顯提高人體動作識別率,對于人體動作趨勢的判斷有非常重要的意義;所提出的方法在人體動作趨勢的預(yù)測中準確率較高,具有一定的可行性。
關(guān) 鍵 詞:LLE;人體動作趨勢;深度信息;關(guān)鍵點
1 引 言
人體動作的預(yù)測是計算機視覺和圖像[1]處理領(lǐng)域中的熱門問題。近年來隨著圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,人體動作趨勢的預(yù)測也受到了極大地關(guān)注。
目前,預(yù)測人體動作趨勢方法的研究處于起步階段。通常采用較鄰近插值法和雙線性插值法[4,5],通過人體動作的幾個過程,線性地插入人體采樣點的坐標值,重構(gòu)動作趨勢,忽略了人體動作的隨機性和非線性,造成了重構(gòu)動作不準確、僵硬、邊緣不平滑,甚至不符合邏輯,屬于一種簡單地線性外推處理方法。由于現(xiàn)有的方法存在許多不足與缺陷,使得解決此類問題面臨著很多困難。
Kinect的深度圖像[2,3]可以優(yōu)化動作識別效果,LLE算法[1214]可以對高維數(shù)據(jù)進行降維。綜合以上問題,筆者提出一種基于深度和LLE的人體動作趨勢分析方法,它不是從人體的動作過程上找尋規(guī)律,而是在LLE的訓(xùn)練樣本庫中找尋相似的動作,以多個相似動作表征人體動作趨勢,并對動作過程進行還原,有效地回避了傳統(tǒng)插值法線性重構(gòu)動作趨勢的過程,對人體動作的變化有很好的魯棒性,從而有效改進了傳統(tǒng)算法的不足。本文通過多方面的仿真實驗,對所提方法進行可行性的分析。
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