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Distance matrices as invariant features for classifying MoCap data

机译:距离矩阵作为MoCap数据分类的不变特征

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摘要

This work introduces a new representation for Motion Capture data (MoCap) that is invariant under rigid transformation and robust for classification and annotation of MoCap data. This representation relies on distance matrices that fully characterize the class of identical postures up to the body position or orientation. This high dimensional feature descriptor is tailored using PCA and incorporated into an action graph based classification scheme. Classification experiments on publicly available data show the accuracy and robustness of the proposed MoCap representation.
机译:这项工作介绍了一种运动捕捉数据(MoCap)的新表示形式,该表示形式在刚性变换下不变,并且对于MoCap数据的分类和注释具有鲁棒性。该表示依赖于距离矩阵,该距离矩阵完全表征了直到身体位置或方向的相同姿势的类别。使用PCA定制此高维特征描述符,并将其合并到基于动作图的分类方案中。对公开数据的分类实验显示了所提出的MoCap表示的准确性和鲁棒性。

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