粒子群优化人体星形骨架特征矢量量化  

Human Star Skeleton Feature Vector Quantization Using PSO

作　　者：谢刘阳[1] 潘晓露[1] 李一民[1] 

机构地区：[1]昆明理工大学,昆明650051

出　　处：《微处理机》2011年第3期75-78,共4页Microprocessors

基　　金："基于多媒体技术的人体康复过程自动识别系统研究";国务院春晖计划项目(KKQA200303006)

摘　　要：实现了人体星形骨架特征提取,并利用粒子群优化骨架特征矢量的量化。星形骨架通过连接人体质心点到人体四肢及头部端点实现,是一种快速骨架提取技术。把质心点和端点连接,人体星型骨架可以用一个五维矢量Si表示,Si∈Rn,Rn是星型骨架特征空间。时序图像中的人体动作可以用星型骨架序列表示的特征矢量序列S代替。最后用粒子群优化S的特征量化过程,生成特征码本G。The paper introduces how to extract the human star skeleton and by using the particle swarm to optimize the skeleton characteristic vector quantization.Star skeleton,generated by connecting human center-of-mass point to the human limbs and head endpoint,is a kind of fast skeleton extraction techniques.Connecting center-of-mass point with endpoint,human skeleton could be represented by five dimensional vector Si,Si∈Rn,Rn is the star skeleton feature space.Star skeleton sequence can take the place of the timing sequences of human actions.Finally,we generated the codebook G by using particle swarm optimization quantification process.

关 键 词：粒子群 星型骨架 运动跟踪 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]