Abstract-Estimating 3D pose likhet är ett grundläggande problem på 3D rörelsedata. De flesta tidigare arbeten beräknar L2-liknande avstånd av gemensamma orienteringar eller koordinater, som inte tillräckligt återspeglar den poselike av mänsklig perception. I denna uppsats presenterar vi en ny pose distance metrisk. Först föreslår vi en ny rik pose funktion som kallas Geometric Pose Descriptor (GPD). GPD är mer effektivt i kodning utgör likhet genom att utnyttja funktioner på geometriska relationer mellan kroppsdelar, liksom temporal information såsom hastigheter och accelerationer. Baserat på GPD, föreslår vi en semiövervakad distans metrisk inlärningsalgoritm som kallas Regularized Distance Metric Learning with Sparse Representation (RDSR), som integrerar information från både oövervakad datarelation och etiketter. Vi tillämpar förslaget utgör avståndsmått för tillämpningar av beslut om rörelseövergång och innehållsbaserad pose hämtning. Kvantitativa utvärderingar visar att vår metod uppnår bättre resultat med endast en liten mängd mänskliga etiketter, vilket visar att den föreslagna pose distance metrisk är en lovande byggsten för olika 3D-motion relaterade applikationer.
I Ref föreslogs en geometrisk pose-funktion för att koda utgöra likhet.
Learning a 3D Human Pose Distance Metric from Geometric Pose Descriptor
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}