在剖析现有人体运动建模方法的基础上,提出基于Period的建模方法。首先对关节点的运动规律做出基础假设,即每个关节点的相对运动都被限制在一个半球面上,利用半球模型来表征人体运动数据。然后提出Period的概念,并通过对节点运动路径的近似拟合,以多组Period序列来表示人体运动,使得数据规模大幅减小,最终实现对人体动作的匹配识别。实验表明,该方法能有效提高动作识别的精度和效率。
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