Även om det finns en explosiv tillväxt av rörelse fånga data, finns det fortfarande en brist på effektiva och tillförlitliga metoder för att automatiskt kommentera alla rörelser i en databas. Dessutom, på grund av populariteten av mocap-enheter i hem underhållningssystem, i realtid mänskliga rörelse annotation eller erkännande blir mer och mer tvingande. I detta dokument presenteras en ny metod för motionsanmärkning som samtidigt uppnår båda de ovannämnda två målen. Den använder en probabilistisk pose funktion baserat på Gaussian Blandning Modell för att representera varje pose. Efter att ha tränat en klustrad pose-funktionsmodell, kunde ett rörelseklipp representeras som en actionsträng. Därefter introduceras en dynamisk programmeringsbaserad strängmatchningsmetod för att jämföra skillnaderna mellan åtgärdssträngar. Slutligen, för att uppnå målet i realtid, konstruerar vi en hierarkisk åtgärd strängstruktur för att snabbt märka varje given åtgärd sträng. De experimentella resultaten visar hur effektiv och effektiv vår metod är.
REF tillämpade en Gaussian Blandning Modell för att representera teckenposer, vari rörelsesekvensen kodas, sedan använde de DTW och en sträng matchning för att hitta likheter mellan två videor.
Real-time motion data annotation via action string
{'venue': 'Journal of Visualization and Computer Animation', 'journal': 'Journal of Visualization and Computer Animation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}