[發明專利]基于多圖表達的人體動作學習方法

有效

• 申請號: 201410267729.5
• 申請日: 2014-06-17
• 公開（公告）號: CN104166981B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 邵嶺;西蒙·瓊斯;龍洋
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 劉謙,朱小兵

1.一種基于多圖表達的人體動作學習方法，其特征在于，包括：

將特征空間分成幾個相互獨立的子空間，并通過多個圖來表示所述子空間；

從每個子空間產生不同的關聯矩陣，并且在每個子空間進行譜嵌入；

將這些嵌入縮放連結在一起，為每個信息點得到一個單一表示，以生成特征集合譜多重圖FGSM，所述FGSM能從原始的特征空間得到最少的數據丟失；

將FGSM應用于聚類、信息檢索和識別算法，以進行人體動作學習。

2.如權利要求1所述的基于多圖表達的人體動作學習方法，其特征在于，所述特征空間是高維空間。

3.如權利要求1所述的基于多圖表達的人體動作學習方法，其特征在于，所述特征集合能被分成若干個不相交的子集，所有子集之間彼此獨立，而子集內部之間彼此依賴。

4.如權利要求1所述的基于多圖表達的人體動作學習方法，其特征在于，所述將特征空間分成幾個相互獨立的子空間，包括：

在一個希爾波特-史密特獨立判據HSIC值的關聯圖上計算每對特征，以通過頻譜聚類而得到所述HSIC中，兩個隨機變量x和y的全部的非線性依賴性。

5.如權利要求4所述的基于多圖表達的人體動作學習方法，其特征在于，所述在一個希爾波特-史密特獨立判據HSIC值的關聯圖上計算每對特征，包括：

用以下步驟從有限個(xi,yi)元組中用經驗公式估計出來：

ρn(x,y)=1(1-n)2tr(HkxHky)---(2)]]>

其中，Hij＝δ_ij-n^-1，Hi是指HKx，Hj是指HKy，Kx和Ky分別是矢量x和y的矢量積，n是采樣的個數。

6.如權利要求5所述的基于多圖表達的人體動作學習方法，其特征在于，所述在一個希爾波特-史密特獨立判據HSIC值的關聯圖上計算每對特征，還包括：

由于計算Kx和Ky要花費O(n²)的時間和空間，通過不完全喬里斯基分解來找到Lx和Ly，這樣，Kx和Ky用Kx’＝LxLx^T和Ky’＝LyLy^T估計出來，之后，近似的HSIC就按如下計算出來：

ρ_n(x,y)＝tr((Lx^TLy))((Ly^TLx))????(3)

這個計算在O(nf¹衛的時間內完成，其中f是為L所選的列數。

7.如權利要求1所述的基于多圖表達的人體動作學習方法，其特征在于，還包括：

得到m個不相交的子空間以后，根據每個子空間分別找到m個的數據組的嵌入，對于每個子空間sm，用如下公式建立一個關聯圖W：

Wij＝sum(min(Pm(xi),Pm(xj)))????(4)

其中Pm(x)是把x映射到第m個子空間的公式。