多粒度运动分割的时频分析算法

摘要

本文针对人体运动图像序列的多粒度分割问题,提出一种基于时频分析的无监督多粒度鲁棒运动分割算法.该算法在时域分析阶段利用稀疏重构对运动序列进行预分割,通过多尺度时序关联方法将原始运动序列分割为独立行为片段和混合运动基元,实现粗粒度分割;进一步,在频域分析阶段先在主频率下对每个独立行为片段进行特征提取,再结合零速度穿越点检测和自适应K-means算法将每个独立行为片段分割为多个重复子周期片段,实现细粒度分割.实验结果表明,预分割及多尺度分割策略的使用使得分割准确率更高,对混合运动基元的识别和分割更为精准,而且在主频率下进行特征提取使得算法对噪声具有更好的鲁棒性.