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计算机工程

所属专题: 虚拟现实专题

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基于动态森林模型的人体运动建模方法

孙利   

  1. (黄淮学院 信息工程学院,河南 驻马店 463000)
  • 收稿日期:2015-11-16 出版日期:2016-10-15 发布日期:2016-10-15
  • 作者简介:孙利(1972—),男,副教授、硕士,主研方向为虚拟现实、图像处理。
  • 基金资助:

    河南省科技厅发展计划基金资助项目(142102110088)。

Modeling Method of Human Motion Based on Dynamic Forest Model

SUN Li   

  1. (School of Information Engineering,Huanghuai University,Zhumadian,Henan 463000,China)
  • Received:2015-11-16 Online:2016-10-15 Published:2016-10-15

摘要:

现有的人体运动建模方法无法应用于一般非线性非高斯情况下的人体运动。针对上述不足,以马尔科夫模型为基础,提出一种改进的人体运动建模方法。利用自回归(AR)树表示人体运动预测的马尔科夫过程,对AR树进行扩展,引入动态森林模型(DFM),给出DFM的训练和正规化方法,实现对人体运动的准确建模。实例研究结果表明,DFM在各种场景下的性能均优于其他基准算法及隐马尔科夫模型和高斯过程动态模型,且计算效率较高。

关键词: 人体运动, 马尔科夫模型, 自回归树, 动态森林模型, 训练

Abstract:

Aiming at the disadvantages that the existing modeling methods of human motion cannot be applied at the general nonlinear and non-Gaussian cases,based on the Markoff model,an improved modeling method of human motion is proposed.The Markov process of human motion prediction is presented by using the Auto Regressive(AR) tree,and the paper proposes extensions to AR trees and introduces the Dynamic Forest Model(DFM) and describes its training,regularization and the realization of the accurate modeling of human motion.Example research results show that performance of DFM is better than other benchmark algorithms,Hidden Markov Model(HMM) and Gaussian Process Dynamical Model(GPDM),and computing efficiency of the proposed methods is high.

Key words: human motion, Markov model, Auto Regressive(AR) tree, Dynamic Forest Model(DFM), training

中图分类号: