《不完整人體運動捕獲數據中的姿態與行為識別技術研究》是依託華僑大學，由彭淑娟擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：不完整人體運動捕獲數據中的姿態與行為識別技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：彭淑娟
- 依託單位：華僑大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目以解決不完整人體運動捕獲數據中姿態與行為識別問題為目標，研究基於不完整人體運動數據恢復重構方法和運動姿態相似度估計理論，建立基於人類視覺和機器識別的人體姿態與行為識別算法。在深入理論研究的基礎上，本項目擬從兩方面解決不完整運動捕獲數據中人體姿態與行為識別問題： 一方面從不完整人體運動數據中恢復重構完整運動捕獲數據，用於基於人類視覺特徵的運動姿態與行為識別。另一方面，直接從不完整運動捕獲數據中提取判別性特徵和估算人體姿態相似度，用於基於計算機的自動運動姿態與行為識別。 .本項目著重研究以下四方面內容：1、緊緻稀疏的人體運動序列表達方式；2、不完整運動捕獲數據恢復重構方法；3、全局與局部運動特徵相結合的最最佳化理論和方法； 4、完整與不完整人體運動捕獲數據在不同維度空間的對應關係。
結題摘要
本項目針對不完整人體運動捕獲數據（標記點遮擋、數據缺失等）中數據的恢復重構與姿態識別問題，利用計算機視覺和模式識別的理論，在缺失數據的補全、運動去噪、運動重構及恢復、運動過渡、運動分割、分層檢索機制、全局與局部運動特徵融合表示的理論與方法等方面深入研究.通過本項目的研究，目前取得的成果主要包括：1、分段式低秩逼近以及子空間濾波聚類的運動捕獲數據去噪方法; 2、基於運動分割和稀疏低秩分解的失真數據恢複方法; 3、採用自適應非負矩陣分解的分層塊、以及結合模糊聚類和投影近似點算法的缺失運動數據重構; 4、結合HMM隱狀態基元和貝葉斯準則的運動捕獲片段過渡; 5、基於時間詞袋模型與判別性字典學習的運動檢索; 6、基於鄰近關係保持字典學習的運動識別. 已發表SCI論文（4篇）， EI權威期刊2篇，國核心心期刊4篇，國際EI會議論文（2篇）. 申請發明專利1項. 本項目已培養碩士生 5 名（1名已畢業）.
