Resumen

Basado en la ecuación de Poisson en 3D, este artículo extrae las características de la secuencia de acción del cuerpo humano en video digital. Al resolver la ecuación de Poisson en la secuencia de siluetas, se pueden obtener las características de tiempo y espacio, las características de estructura de tiempo y espacio, las características de forma y las características de orientación. Primero, utilizamos las características de estructura de silueta en espacio-tiempo tridimensional y las características de orientación de la silueta en espacio-tiempo tridimensional para representar las características locales de la secuencia de siluetas y utilizamos el momento Zernike en 3D para representar las características generales de la secuencia de siluetas. En segundo lugar, combinamos el clasificador bayesiano y el clasificador AdaBoost para aprender y clasificar las características de las secuencias de acción humanas, realizamos experimentos en la base de datos de video Weizmann y llevamos a cabo múltiples experimentos utilizando el método de clasificación de muestras y selección de combinaciones parciales para el entrenamiento. Luego, utilizando el algoritmo

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Características; Acción del cuerpo humano; Secuencia de siluetas; Clasificación; Experimentos; Captura de movimiento
• Keywords:Features; Human body action; Silhouette sequence; Classification; Experiments; Motion capture