动作识别的笔记
最近有看实验室师姐写的一篇有关动作识别的论文,里边有讲到一种特征融合的方法,怕到时忘记,就此记录下。
(只是简单的记一些流程,公式暂时没有编辑)
论文简介
人体动作是实验室采集的数据,有一些日常的动作构成,分别由10个人,10个动作,每个动作重复10次,动作均采用kinect相机以及穿戴式设备(含17个惯性传感器)采集。Kinect相机收集深度信息,惯性传感器返回加速度数据。采用一种特征融合的算法将两种数据进行融合以提高识别率。
特征提取
加速度特征提取采用滑动窗口法,提取每个窗口的前64维fft数据作为特征,加速度数据包含x,y,z轴。
深度信息的特征: 对去掉背景后的深度图提取STCP特征。
特征融合
1.将深度图像提取出来的特征和加速度特征叠加,,(Y:表示新的特征空间)
,这是最终的约束方程,注意到其中有三个参数不确定的, W,Y,alpha,采取固定其中两个参数不断迭代直到收敛的方法求解三个参数,迭代4到5次就会收敛, 具体细节可以查看论文,(Multiview Cauchy Estimator Feature Embedding for Depth and Inertial Sensor-Based Human Action Recognition,)公式有点多,全截图的话不好写了,有时间补充