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【24h】

Person identity recognition on motion capture data using multiple actions

机译：使用多个动作对动作捕捉数据进行人身识别

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In this paper, we introduce a novel method for person identity recognition (identification) on skeleton animation/motion capture data representing persons performing various actions. The joints positions or orientation angles and the forward differences of these quantities are used to represent a motion capture sequence. First K-means clustering is applied on training data to discover the most representative patterns on joints positions or orientation angles (dynemes) and their forward differences (F-dynemes). Each frame is then assigned to one of these patterns and the frequency of occurrence histograms for each movement are constructed in a bag-of-words fashion. Person identity recognition is done through a nearest neighbor classifier. The proposed method is experimentally tested on a number of datasets of motion capture data, with very good results.
机译：在本文中，我们介绍了一种新的人身份识别（识别）方法，该方法可对代表执行各种动作的人的骨骼动画/运动捕捉数据进行识别。关节的位置或方向角以及这些量的前向差用于表示运动捕获序列。首先将K均值聚类应用于训练数据，以发现关节位置或方向角（达因）及其前向差异（F达因）的最具代表性的模式。然后，将每个帧分配给这些模式之一，并以词袋的方式构造每个动作的出现频率直方图。人员身份识别是通过最近的邻居分类器完成的。所提出的方法在运动捕捉数据的多个数据集上进行了实验测试，效果非常好。

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