【摘 要】
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传统人体行为动作预测方法对人体骨架上的所有关键特征映射点包含范围模糊,导致实时处理速度慢,无法有效对连续性动作进行预测,且错位率较高。为此提出一种基于时域分割的人类行为连续性动作预测。首先通过三维空间捕捉技术构建人体骨架模型,通过时域分割确定关节点的位置信息,将任意关节点都视为映射特征点,提取人体的运动数据特征,利用LLE把提取的特征数据映射进二维空间里,结合拉格朗日的乘法最优化重建权值矩阵,建立
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传统人体行为动作预测方法对人体骨架上的所有关键特征映射点包含范围模糊,导致实时处理速度慢,无法有效对连续性动作进行预测,且错位率较高。为此提出一种基于时域分割的人类行为连续性动作预测。首先通过三维空间捕捉技术构建人体骨架模型,通过时域分割确定关节点的位置信息,将任意关节点都视为映射特征点,提取人体的运动数据特征,利用LLE把提取的特征数据映射进二维空间里,结合拉格朗日的乘法最优化重建权值矩阵,建立动作向量库,确定人体做出随意性动作与向量库中动作相似或者相同时,就能够对人体的动作进行提前预判,即可以完
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