动作识别的笔记

最近有看实验室师姐写的一篇有关动作识别的论文，里边有讲到一种特征融合的方法，怕到时忘记，就此记录下。
（只是简单的记一些流程，公式暂时没有编辑）

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论文简介

人体动作是实验室采集的数据，有一些日常的动作构成，分别由10个人，10个动作，每个动作重复10次，动作均采用kinect相机以及穿戴式设备（含17个惯性传感器）采集。Kinect相机收集深度信息，惯性传感器返回加速度数据。采用一种特征融合的算法将两种数据进行融合以提高识别率。

特征提取

加速度特征提取采用滑动窗口法，提取每个窗口的前64维fft数据作为特征，加速度数据包含x,y,z轴。

深度信息的特征： 对去掉背景后的深度图提取STCP特征。

特征融合

1.将深度图像提取出来的特征和加速度特征叠加，,（Y:表示新的特征空间）
，这是最终的约束方程，注意到其中有三个参数不确定的， W,Y,alpha，采取固定其中两个参数不断迭代直到收敛的方法求解三个参数，迭代4到5次就会收敛， 具体细节可以查看论文，（Multiview Cauchy Estimator Feature Embedding for Depth and Inertial Sensor-Based Human Action Recognition，）公式有点多，全截图的话不好写了，有时间补充