人体运动非监督聚类分析

被引：9

作者：

王天树

郑南宁

徐迎庆

沈向洋

机构：

[1] 西安交通大学人工智能与机器人研究所

[2] 微软亚洲研究院

[3] 微软亚洲研究院陕西西安

[4] 陕西西安

[5] 北京

来源：

软件学报 | 2003年 / 02期

关键词：

非监督学习; 模式识别; 人工智能;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2003.02.008

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于非监督学习的人体运动分析方法.该方法通过使用MDL准则约束下的HMM模型对连续运动序列进行分割和聚类,并实现对运动序列的自动分割和标记.该方法由两步组成,首先通过聚类将连续运动离散化,并按照最小描述长度准则在离散域得到初始解.在此基础上,返回到连续域训练MDL准则约束下的HMM模型.使用HMM模型可以进一步利用原始序列中的动态信息获得更精确的最终结果.通过对实际人体运动序列进行的实验验证了方法的有效性.

引用

页码：209 / 214

页数：6