Feature-baserade rörelsesignaler spelar en viktig roll för den biologiska visuella perceptionen. Vi presenterar ett rörelsebaserat frekvensdomänsystem för periodiskt igenkännande av mänskliga rörelser. Som en baslinjestudie av funktionsbaserad igenkänning använder vi ostrukturerade funktioner-punkt kinematiska data som erhållits direkt från en markör-baserad optisk rörelse fånga (MoCap) system, snarare än att rymma bootstrapping från låg nivå bildbehandling av funktionsdetektering. Motion power spektral analys tillämpas på en uppsättning oidentifierade banor av funktionspunkter som representerar hela kroppen kinematics. Funktionskraftvektorer extraheras från rörelsekraftspektra och kartläggs till en låg dimensionalitet av funktionsutrymme som rörelsemallar som erbjuder frekvensdomänsignaturer för att karakterisera olika periodiska rörelser. Erkännande av en ny instans av periodisk rörelse mot förlagrade rörelsemallar utförs genom att söka bästa rörelsekraftspektral likhet. Vi testar denna metod genom nio exempel på människans periodiska rörelse med hjälp av MoCap data. igenkänningsresultaten visar att funktionsbaserad spektralanalys möjliggör klassificering av periodiska rörelser från låg nivå, ostrukturerad tolkning utan att återvinna underliggande kinematiska. Kontrast mot vanliga strukturbaserade spatio-temporala tillvägagångssätt, undviker denna rörelsebaserade frekvens-domän metod en tidskrävande återhämtning av underliggande kinematiska strukturer i visuell analys och minskar till stor del parameterdomänen i närvaro av mänskliga rörelser oegentligheter. q ska tillämpas från och med den 1 januari 2016 till och med den 31 december 2018.
Metoden i REF känner igen de periodiska rörelserna hos en människa med hjälp av rörelsekraftspektralanalys av Fourier-koefficienterna för ostrukturerade featurepoint-kinematiska data som erhållits från ett markörbaserat 3D-optiskt rörelseavskiljningssystem.
Recognition of human periodic movements from unstructured information using a motion-based frequency domain approach
{'venue': 'ICPR (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}