The proposed framework to compute E

The proposed framework to compute Eigen Joints is demonstrated in Fig. 2. We employ 3D position differences of joints to characterize action information including posture feature, motion feature , and offset feature in each frame. We then concatenate the three features channels as ݂Nmm, According to different experimental settings in Section 5.1, two normalization schemes are introduced to obtain . In the end, PCA is applied to D to compute EigenJoints.
To characterize the static posture information of current frame, we compute pair-wise joints differences within
the current frame:
To represent the offset feature or the overall dynamics of the current frame-ܿ with respect to the initial frame, we calculate the pair-wise joints differences between frame and frame The initial frame tends to approximate the neutral posture. The combination of the three feature channels forms the preliminary feature representation for each frame

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กรอบการเสนอเพื่อคำนวณเก็นรอยต่อแสดงในรูป 2 เราจ้างตำแหน่ง 3D ความแตกต่างของข้อต่อการอธิบายลักษณะข้อมูลการดำเนินการรวมทั้งคุณลักษณะท่า ลักษณะการเคลื่อนไหว และลักษณะตรงข้ามในแต่ละเฟรม เราแล้วเชื่อมช่องสามคุณสมบัติเป็น ݂Nmm ตามการตั้งค่าการทดลองแตกต่างกันในส่วน 5.1 สองแผนฟื้นฟูนำมาใช้เพื่อขอรับ ในตอนท้าย มีใช้ PCA กับ D เพื่อคำนวณ EigenJointsการอธิบายลักษณะข้อมูลที่คงท่าทางของเฟรมปัจจุบัน เราคำนวณความแตกต่างของข้อต่อ pair-wise ภายในเฟรมปัจจุบัน:แสดงถึงคุณลักษณะตรงข้ามแปลงโดยรวมของเฟรมܿปัจจุบันเกี่ยวกับเฟรมเริ่มต้น เราคำนวณ pair-wise ข้อแตกต่างระหว่างเฟรมและเฟรมเฟรมเริ่มต้นจะ ประมาณท่ากลาง การรวมกันของช่องสามคุณลักษณะรูปแบบการแสดงคุณสมบัติเบื้องต้นสำหรับแต่ละเฟรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เสนอกรอบการคำนวณ Eigen ข้อต่อจะแสดงให้เห็นในรูป 2. เราใช้ความแตกต่างของตำแหน่ง 3D ของข้อต่อที่จะอธิบายลักษณะข้อมูลการดำเนินการรวมถึงคุณลักษณะท่าคุณลักษณะการเคลื่อนไหวและคุณลักษณะชดเชยในแต่ละเฟรม จากนั้นเราจะเชื่อมทั้งสามมีช่องทางที่เป็น݂ NMM ตามการตั้งค่าการทดลองแตกต่างกันในมาตรา 5.1 สองแผนฟื้นฟูจะนำไปให้ได้ ในท้ายที่สุด PCA ถูกนำไปใช้ในการคำนวณ D EigenJoints
ลักษณะข้อมูลท่าทางคงที่ของเฟรมปัจจุบันเราคำนวณคู่ฉลาดความแตกต่างข้อต่อภายใน
กรอบปัจจุบัน:
เพื่อเป็นตัวแทนของคุณลักษณะชดเชยหรือการเปลี่ยนแปลงโดยรวมของกรอบปัจจุบันܿเกี่ยวกับกรอบแรกเราคำนวณคู่ที่ชาญฉลาด ความแตกต่างระหว่างข้อต่อเฟรมและเฟรมเฟรมเริ่มต้นมีแนวโน้มที่จะใกล้เคียงกับท่าทางที่เป็นกลาง การรวมกันของสามช่องทางคุณลักษณะรูปแบบการแสดงคุณลักษณะเบื้องต้นสำหรับแต่ละเฟรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การนำเสนอกรอบหาข้อต่อ eigen แสดงให้เห็นในรูปที่ 2 เราจ้าง 3 ตำแหน่งข้อต่อในลักษณะความแตกต่างของข้อมูลรวมทั้งการกระทำท่าทางการเคลื่อนไหว คุณลักษณะ คุณลักษณะ และชดเชยคุณสมบัติในแต่ละเฟรม จากนั้นเรา concatenate สามคุณสมบัติช่อง݂อืม ตามการตั้งค่าการทดลองที่แตกต่างกันในส่วน 5.1 สองปกติระบบจะแนะนำให้ได้ สุดท้าย จะถูกใช้เพื่อคำนวณหา eigenjoints D .ลักษณะท่าทางของกรอบข้อมูลแบบคงที่ในปัจจุบัน เราคำนวณความแตกต่างภายในข้อต่อคู่ปัญญาเฟรมปัจจุบัน :เพื่อแสดงคุณสมบัติหรือชดเชยพลวัตโดยรวมของกรอบ - ปัจจุบันܿด้วยความเคารพกรอบเริ่มต้น เราคำนวณคู่ปัญญาข้อความแตกต่างระหว่างเฟรมและเฟรมเฟรมเริ่มต้นมีแนวโน้มที่จะประมาณท่าฉนวน การรวมกันของทั้งสามคุณสมบัติช่องรูปแบบการแสดงคุณลักษณะเบื้องต้นของแต่ละเฟรม