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首页> 外文期刊>Journal of visual communication & image representation >Joint movement similarities for robust 3D action recognition using skeletal data
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Joint movement similarities for robust 3D action recognition using skeletal data

机译：关节运动相似性，可使用骨骼数据进行可靠的3D动作识别

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Human action analysis based on 3D imaging is an emerging topic. This paper presents an approach for the problem of action recognition using information from a number of action descriptors calculated from a skeleton fitted to the body of a tracked subject. In the proposed approach, a novel technique that automatically determines discriminative sequences of relative joint positions for each action class is employed. In addition, we use an extended formulation of the longest common subsequence algorithm as a similarity function, which allows the classifier to reliably find the best match for extracted features from noisy skeletal data. The proposed approach is evaluated using two existing datasets from the literature, one captured using a Microsoft Kinect camera and the other using a motion capture system. The experimental results show that the approach outperforms existing skeleton-based algorithms in terms of its classification accuracy and is more robust in the presence of noise when compared to the dynamic time warping algorithm for human action recognition. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：基于3D成像的人体动作分析是一个新兴的话题。本文提出了一种方法，该方法使用了来自多个动作描述符的信息来进行动作识别，该动作描述符是根据被跟踪对象身体的骨骼计算得出的。在提出的方法中，采用了一种新颖的技术，该技术可以自动确定每个动作类别的相对关节位置的辨别顺序。此外，我们使用最长的公共子序列算法的扩展公式作为相似度函数，从而使分类器能够可靠地找到从嘈杂的骨骼数据中提取的特征的最佳匹配。使用文献中的两个现有数据集对提出的方法进行了评估，一个使用Microsoft Kinect相机捕获，另一个使用运动捕获系统捕获。实验结果表明，与用于人体动作识别的动态时间规整算法相比，该方法在分类准确度方面优于现有的基于骨架的算法，并且在存在噪声的情况下更加健壮。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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