连续动作分割综述

动作分割是视频动 作识别 的前奏工作,需要 判别视频流当中一个动作的开始和 结束帧,同时还需要拒
识非典型动作

运动分割方法分类

序列分析方法分类

有关动作分割,可 以是序列分析的一种,有关序列分析的解决方法主 要有:
l ) 离散分析法
这 种方法只 考虑序列中的一项,但是 在某些 应用 中还 是可以得到整个序列的含义。这类方法 假设
观测物体的特征变化在时间上没 有规律,或 者忽 略规律。
2 ) 点集分析法
这 种方法只看到了每个序列的向量值,但是忽略 了它们之间的时序联系,相当于 把序列看成是一
个没有顺序关系的特征点集合,之后我们 可 以用分布来描述这个点集,所 以信息没 有被完全 利用。
3 ) 均匀采样分析法

在这种方法 中,考虑序列的顺序性,但是序列的长度是 一样 的。假设序列长度都是 T,而 每一 项的观 察值都是一 个N 维向量,那 么每个序列可 以用一个N x T 维向量统 一表示。这样在建模识 别的时候,可 以直接使用各种 的距离 函数衡量序列之 间的相似度。
4 ) 时域模型法
这 种分析法,对 序列 长 度没 有限制,处理 时需要 对 时间轴上 的扭 曲变化进行建模,这是 目 前处理
时间序列中较完善的方法。为 了处 理 时间域上 的扭曲,这 种方法 需要采用 动态规划的框架,因此 计算复杂度 比较大,计算时间 比较长。与以上 均匀采样的相 比,时 域模型法 在匹配 轨迹上 应用 比较广泛它可 以 同时得到时间上 的扭 曲程度和 空间上 的相似度。但是对 于序列变 化 幅度 较 大 或 者 时 间扭 曲较 大 的情况 下D TW 方法 效果较差。
对 于这 种情况,H M M 模型 得 到广 泛应 用

 

学习方法分类

对于 动 作分割的