文件名称：dtw代码matlab-STWP:3D骨架动作识别的matlab代码
文件大小：25.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-21 13:06:00
系统开源
dtw 代码matlab 工作组 3D骨架动作识别的matlab代码 [用于基于骨架的动作识别的时空加权姿势运动特征] 作者：丁重阳和李凯（）。 我们最近基于 Raviteja Vemulapalli 的工作在 3D 动作识别方面的工作： Raviteja Vemulapalli、Felipe Arrate 和 Rama Chellappa，“通过将 3D 人体骨骼表示为谎言群中的点来进行人体动作识别”，CVPR，2014 年。 如果您要使用它，请引用它。 该代码由 Raviteja Vemulapalli 实现并由我们开发，主要用于比较一些不同的特征提取方法的性能，例如关节位置、关节角度、李群和 STWP（我们提出的，结果证明是一种更好的方法）和其他人）。 此代码已在 Matlab R2017a 中实现，并在 Linux (ubuntu) 和 Windows 7 中进行了测试。 实验设置： 跨学科 - 一半的科目用于训练，剩下的一半用于测试。 结果平均超过 10 个不同的训练和测试科目组合。 数据集 我们为所有支持的数据集提供预先计算的骨架序列： 跑步 matlab 文件“run.m
【文件预览】：
STWP-master
----data()
--------compute_relative_joint_angles.m(2KB)
--------MSRAction3D()
--------process_skeletal_data.m(12KB)
--------reconstruct_joint_locations.m(1005B)
--------show_skeletons.m(3KB)
--------rotate_the_skeletons.m(706B)
----code()
--------perform_classification.m(2KB)
--------perform_classification_with_subsets.m(2KB)
--------get_warped_features.m(683B)
--------DTW()
--------fourier.zip(876KB)
--------generate_features.m(5KB)
--------get_features.m(2KB)
--------compute_nominal_curve_using_dtw.m(390B)
--------SE3_functions()
--------libsvm-3.12.zip(122KB)
--------classifiers()
--------compute_kernels.m(294B)
--------warp_the_curves.m(590B)
--------SO3_functions()
--------feature_extraction()
--------generate_fourier_features.m(531B)
----run.m(576B)
----skeletal_action_classification.m(5KB)
----README.md(2KB)