基于子空间构造和克隆选择的人体运动分析

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针对人体运动分析中高维姿态空间难题,提出了一种基于子空间构造和克隆选择的人体运动分析方法。该方法首先利用等距映射方法学习得到反映人体运动本质的低维姿态流形空间,并在低维空间中进行运动分析,提高了运动分析的效率和精度;其次,将克隆选择算法(CSA)应用于姿态优化,并通过引入运动时序信息提出序列克隆选择(S-CSA),实现了基于单幅图像的姿态估计和图像序列的姿态跟踪。试验结果表明,该方法具有良好的计算效率、良好的收敛性和局部优化能力,从而能准确分析视频中的人体运动。
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