[发明专利]一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法

权利要求书

1.一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取两种不同的运动形态图像序列，对第一种运动形态图像序列处理后获取其三维人体运动形态的高维数据样本Y_I并进行降维后获得低维数据X₁和相应的训练参数；

(2)将步骤(1)所得的相应的训练参数和处理好的低维数据X₁再次进行训练后得到更新的低维数据X₁和相应的训练参数，并得到映射关系f；

(3)对第二种运动形态图像序列处理后获取其三维人体运动形态的高维数据样本Y_II，并与低维数据X₁建立映射关系，训练后得映射关系g；

(4)在三维人体运动形态的高维数据样本Y_I或者真实的测量数据中抽取运动形态样本y_I’，通过映射关系f和映射关系g得到新的第二种运动形态样本y_II’；

在步骤(1)后，还包括步骤(1.0)判断三维人体运动形态的高维数据样本Y_I是否存在缺失帧，若存在，则利用投影位置优化处理步骤(1)所得的低维数据X₁；

在步骤(1.0)中，对步骤(1)所得的低维数据X₁的投影位置进行优化处理的计算公式为：

其中，c为缺失帧的点到投影点的距离预设参数，

为在向量投影运算，A为缺失运动形态(缺失帧)的第一帧之前的已知低维数据，B为缺失运动形态(缺失帧)的最后一帧的已知低维数据，C_i,i＝1,2,...N_miss为缺失帧的低维数据；

·代表矩阵里相应位置元素的乘积运算。

2.根据权利要求1所述的一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法，其特征在于，在步骤(1)中，对三维人体运动形态的高维数据样本Y_I进行降维处理并得到相应的训练参数的计算公式为：

其中，

Y为高维数据序列，Y＝[y₁,...,y_i,...,y_N]^T∈R^N×D，y_i∈R^D，X为低维数据序列，X＝[x₁,...,x_i,...,x_N]^T∈R^N×q，x_i∈R^q,K_Y为核矩阵，K_Y∈R^N×N，其核参数为K_X为核矩阵，K_X∈R^(N-1)×(N-1),其核参数为

W为尺度参数，w_m＞0，κ＝10^-3，X_2:N＝[x₂,x₃,..,x_N]^T，x₁服从q维高斯分布，满足满足

3.根据权利要求2所述的一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法，其特征在于，其特征在于，在步骤(2)中，将步骤(1)所得的相应的训练参数和步骤(2)处理好的低维数据X₁再次进行训练的计算公式为：

映射关系f的计算公式为：

4.根据权利要求2所述的一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法，其特征在于，其特征在于，在步骤(3)中，对三维人体运动形态的高维数据样本Y_II与低维数据X₁建立映射关系的计算公式为：

X＝ΦW_D；

其中，Φ∈R^N×Nk为径向基函数，W_D∈R^Nk×q为权重矩阵，Nk≤N， 为最小二乘估计量W_D，y^*∈R^D代表新的高维数据样本，x^*∈R^D代表相应的低维数据；

映射关系g的计算公式为：

其中，Φ(y^*)＝[φ(y^*,c₁),φ(y^*,c₂),...,φ(y^*,c_Nk)]。