作者：罗坚,黎梦霞,罗诗光 单位：中国科学院遥感应用研究所;中国图象图形学学会;北京应用物理与计算数学研究所 出版：《中国图象图形学报》2020年第08期 页数：12页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGTB2020080030 DOC编号：DOCZGTB2020080039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 目的运用视觉和机器学习方法对步态进行研究已成为当前热点，但多集中在身份识别领域。本文从不同的视角对其进行研究，探讨一种基于点云数据和人体语义特征模型的异常步态3维人体建模和可变视角识别方法。方法运用非刚性变形和蒙皮方法，构建基于形体和姿态语义特征的参数化3维人体模型；以红外结构光传感器获取的人体异常步态点云数据为观测目标，构建其对应形体和姿态特征的3维人体模型。通过Conv GRU(convolution gated necurrent unit)卷积循环神经网络来提取其投影深度图像的时空特征，并将样本划分为正样本、负样本和自身样本三元组，对异常步态分类器进行训练，以提高分类器对细小差异的鉴别能力。同时对异常步态数据获取难度大和训练视角少的问题，提出了一种基于形体、姿态和视角变换的训练样本扩充方法，以提高模型在面对视角变化时的泛化能力。结果使用CSU(Central South University) 3维异常步态数据库和DHA(depth-included human action video)深度人体行为数据库进行实验，并对比了不同异常步态或行为识别方.....。

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