Human Motion Estimation Based on Low Dimensional Space Incremental Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a novel algorithm called low dimensional space incremental learning (LDSIL) to estimate the human motion in 3D from the silhouettes of human motion multiview images.
The proposed algorithm takes the advantage of stochastic extremum memory adaptive searching (SEMAS) and incremental probabilistic dimension reduction model (IPDRM) to collect new high dimensional data samples.
The high dimensional data samples can be selected to update the mapping from low dimensional space to high dimensional space, so that incremental learning can be achieved to estimate human motion from small amount of samples.
Compared with three traditional algorithms, the proposed algorithm can make human motion estimation achieve a good performance in disambiguating silhouettes, overcoming the transient occlusion, and reducing estimation error.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Wanyi& Sun, Jifeng. 2015. Human Motion Estimation Based on Low Dimensional Space Incremental Learning. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074417
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Wanyi& Sun, Jifeng. Human Motion Estimation Based on Low Dimensional Space Incremental Learning. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074417
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Wanyi& Sun, Jifeng. Human Motion Estimation Based on Low Dimensional Space Incremental Learning. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074417
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074417
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر