基于反馈学习的人体运动检索方法

作者：赵一丹; 肖秦琨

来源：国外电子测量技术, 2018, 37(11): 28-31.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.1801037

• 运动检索
• 曼哈顿距离
• 动态规划
• 支持向量机
• 反馈学习

提出了一种基于反馈学习的人体运动检索方法。检索过程包括系统学习和运动检索两个主要阶段。在系统学习阶段,利用模糊聚类的方法通过聚类得到人体运动序列的代表性帧,提取获取的代表帧身体姿态特征,并建立运动特征数据库。在运动检索阶段,根据系统学习阶段建立的运动特征数据,提取待检索的运动的身体姿态特征,最后通过采用结合曼哈顿距离动态编程(MDP)和支持向量机(SVM)反馈学习的方法进行其相似性测量,检索结果按照反馈学习值进行排序。测试结果表明,这种方法具有很好的性能。

• 单位
  西安工业大学; 电子信息工程学院