Abstract-Temporal segmentering av mänsklig rörelse till rimlig rörelse primitiva är central för att förstå och bygga beräkningsmodeller av mänsklig rörelse. Flera frågor bidrar till utmaningen att upptäcka rörelseprimära: den exponentiella karaktären hos alla möjliga rörelsekombinationer, variationen i den tidsmässiga omfattningen av mänskliga handlingar och komplexiteten i att representera artikulerad rörelse. Vi ställer problemet med inlärning rörelse primitiver som en av temporal klusterbildning, och härleda en oövervakad hierarkisk bottom-up ram som kallas hierarkisk anpassad klusteranalys (HACA). HACA finner en partition av en given flerdimensionell tidsserie i m-söndrade segment så att varje segment tillhör en k-kluster. HACA kombinerar k-means i kärnan med den generaliserade dynamiska tidsjusteringskärnan till tidsseriedata i kluster. Dessutom ger det en naturlig ram för att hitta en lågdimensionell inbäddning för tidsserier. HACA är effektivt optimerat med en koordinat nedstigningsstrategi och dynamisk programmering. Experimentella resultat på rörelsefångst och videodata visar effektiviteten av HACA för segmentering komplexa rörelser och som ett visualiseringsverktyg. Vi jämför också HACA:s prestanda med toppmoderna algoritmer för tidsklungning på data från en honungsbidans. HACA-koden finns tillgänglig på nätet.
Under de senaste två åren, Zhou et al. REF använde HACA för att kombinera k-means i kärnan med den generaliserade dynamiska tidsjusteringskärnan för att samla tidsseriedata.
Hierarchical Aligned Cluster Analysis for Temporal Clustering of Human Motion
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}