《4D人體活動理解中的稀疏表達、建模與學習》是依託電子科技大學,由程洪擔任醒目負責人的面上項目。本項目圍繞真實世界的4D人體活動理解，重點開展基於時間-空間-深度信息的人體活動特徵描述、骨架建模、幾何約束、稀疏識別框架等問題的研究。傳統2D活動識別方法在真實世界中感知並識別關節化的人體形狀遭遇巨大挑戰，如視點變化、遮擋、背景複雜，因此導致了存在的活動識別方法在真實世界的識別性能下降導致套用受到較大限制。本項目針對上述存在的問題。
基本介紹
- 中文名：4D人體活動理解中的稀疏表達、建模與學習
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：程洪
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
主要研究：
（1）4D人體活動特徵的表達與選擇和骨架建模；
（2）4D人體活動特徵的幾何約束問題；
（3）真實世界視點無關的人體活動建模與非線性子空間學習；
（4）魯棒稀疏編碼描述的人體活動理解框架及其高效實現；
（5）驗證和演示平台。本項目將形成真實世界4D人體活動理解較為完整的稀疏描述、建模和學習的理論框架，在人體活動骨架建模、視點無關的活動建模方法、幾何約束問題、魯棒活動識別方法等方面取得突破性進展，為人體運動功能評估、自然用戶接口提供方法和相應技術。
結題摘要
本項目圍繞4D活動特徵描述與選擇和骨架建模；4D 人體活動特徵空間的幾何約束描述；真實世界視點無關的人體活動建模與非線性子空間學習；魯棒稀疏編碼描述的人體活動理解及其高效實現算法等展開了一系列研究，並搭建驗證和演示平台。 依託本項目資助，研究團隊成員在PR、ISA Transactions、JVCI、SP、IJPRAI、TCSVT、ICME、PCM等國際雜誌和學術會議共發表SCI論文8篇，國際會議論文6篇；出版專著1部；授權國家發明專利9項，申請國家發明專利6項；培養博士研究生2人，碩士研究生4人。發表稀疏描述基礎理論研究論文《Sparse Representation and Learning in Visual Recognition: Theory and applications》，該論文在Science Direct資料庫統計的2005-2016年計算機領域中國作者的高下載論文榜單（Top 5）上榜，下載次數超過6000次。針對目標識別中的特徵學習問題，提出了一種新的魯棒彈性網方法。針對4D 人體活動特徵描述與選擇，提出一種新穎的基於彩色圖和深度圖的聯合特徵學習方法和一種基於3D稀疏量化的高效人體活動特徵提取算法，並建立了第一個3D老人資料庫。針對4D 人體活動特徵空間的幾何約束問題和骨架建模，提出一種中軸距離度量方法，並建立人體骨架輪廓資料庫。針對真實世界視點無關的人體活動建模與非線性子空間學習，提出圖像到類的動態時間規整算法和像素到模型的複雜場景下運動特徵的提取算法。搭建人體活動識別平台2套，可套用於多媒體智慧型互動、媒體娛樂、公共安全等領域。 通過本項目研究，將人體活動的描述、建模和學習統一在4D 框架下進行特徵描述和選擇、骨架建模和推斷、全局幾何對應、視點不變的活動建模，以及魯棒稀疏編碼描述的活動識別等任務。稀疏描述、建模和學習作為基本理論對上述任務提供理論基礎。相關研究成果可套用於運動訓練、康復工程、人機工效學、遊戲與動畫製作、安全監控等領域，具有重要的科學研究價值。
