I det här dokumentet tar vi upp problemet med modellering och analys av människans rörelse genom att fokusera på 3D-kroppsskelett. Framför allt är vår avsikt att representera skelettrörelser på ett geometriskt och eektivt sätt, vilket leder till ett korrekt system för erkännande av åtgärder. Här representeras en åtgärd av ett dynamiskt system vars observerbarhetsmatris karakteriseras som ett element av ett Grassmann-grenrör. För att formulera vår inlärningsalgoritm föreslår vi två distinkta idéer: (1) I den första utför vi klassificering med hjälp av en Troncated Wrapped Gaussian modell, en för varje klass i sin egen tangent utrymme. (2) I den andra föreslår vi en ny inlärningsalgoritm som använder en vektorrepresentation som bildas genom att sammanfalla lokala koordinater i tangentutrymmen som förknippas med olika klasser och utbilda en linjär SVM. Vi utvärderar våra strategier på tre offentliga 3D-action dataset: MSR-action 3D, UT-kinect och UCF-kinect dataset; dessa dataset representerar olika
Slama m.fl. föreslå att representera en åtgärd av ett dynamiskt system vars observerbarhetsmatris karakteriseras som en del av ett Grassmann grenrör och utveckla en ny inlärningsalgoritm som använder en vektor representation som bildas genom att concretenating lokala koordinater i tangent utrymmen associerade med olika klasser för åtgärdsigenkänning REF.
Accurate 3D action recognition using learning on the Grassmann manifold
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}