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Human action recognition using spectral embedding to similarity degree between postures

机译：使用频谱嵌入达到姿势之间相似度的人体动作识别

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Human activity recognition has many valuable applications in computer vision. Unlike existing works, the challenging problem of the similarity degree of skeleton-based human postures is addressed. In this paper, the Relation Matrix of 3D Rigid Bodies (RMRB3D), which is a compact representation of postures, makes a powerful way to compute the similarity degree between postures. Then representative postures are built through Spectral Clustering (SC) on sample data and action sequences of discrete symbols will be generated according to a global linear eigenfunction constructed by Spectral Embedding (SE). Finally, action classifier can be modeled as temporal order by using Dynamic Time Warping (DTW) and Hidden Markov Model (HMM). The experimental evaluations of the proposed method on challenging 3D action datasets show that our approach achieves promising results.
机译：人类活动识别在计算机视觉中具有许多有价值的应用。与现有作品不同的是，解决了基于骨骼的人体姿势相似度这一具有挑战性的问题。在本文中，作为姿势的紧凑表示形式的3D刚体关系矩阵（RMRB3D）为计算姿势之间的相似度提供了一种有力的方法。然后通过光谱聚类（SC）在样本数据上建立代表性姿势，并根据由光谱嵌入（SE）构造的全局线性特征函数生成离散符号的动作序列。最后，可以使用动态时间规整（DTW）和隐马尔可夫模型（HMM）将动作分类器建模为时间顺序。对具有挑战性的3D动作数据集提出的方法的实验评估表明，我们的方法取得了可喜的结果。

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