![](/images/graphics-bg.png)
An Online Full-Body Motion Recognition Method Using Sparse and Deficient Signal Sequences
المؤلفون المشاركون
Liang, Xiaohui
Liu, Jie
Fan, Xiaohai
Guo, Chengyu
Qin, Aihong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a method to recognize continuous full-body human motion online by using sparse, low-cost sensors.
The only input signals needed are linear accelerations without any rotation information, which are provided by four Wiimote sensors attached to the four human limbs.
Based on the fused hidden Markov model (FHMM) and autoregressive process, a predictive fusion model (PFM) is put forward, which considers the different influences of the upper and lower limbs, establishes HMM for each part, and fuses them using a probabilistic fusion model.
Then an autoregressive process is introduced in HMM to predict the gesture, which enables the model to deal with incomplete signal data.
In order to reduce the number of alternatives in the online recognition process, a graph model is built that rejects parts of motion types based on the graph structure and previous recognition results.
Finally, an online signal segmentation method based on semantics information and PFM is presented to finish the efficient recognition task.
The results indicate that the method is robust with a high recognition rate of sparse and deficient signals and can be used in various interactive applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Chengyu& Liu, Jie& Fan, Xiaohai& Qin, Aihong& Liang, Xiaohui. 2014. An Online Full-Body Motion Recognition Method Using Sparse and Deficient Signal Sequences. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-452766
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Chengyu…[et al.]. An Online Full-Body Motion Recognition Method Using Sparse and Deficient Signal Sequences. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-452766
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Chengyu& Liu, Jie& Fan, Xiaohai& Qin, Aihong& Liang, Xiaohui. An Online Full-Body Motion Recognition Method Using Sparse and Deficient Signal Sequences. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-452766
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-452766
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)