%0 Journal Article
%T Unsupervised Clustering Analysis of Human Motion<br>人体运动非监督聚类分析
%A WANG Tian-Shu
%A ZHENG Nan-Ning
%A XU Ying-Qing
%A Shen xiang-yang
%A <br>王天树
%A 郑南宁
%A 徐迎庆
%A 沈向洋
%J 软件学报
%D 2003
%I 
%X 提出了一种基于非监督学习的人体运动分析方法.该方法通过使用MDL准则约束下的HMM模型对连续运动序列进行分割和聚类,并实现对运动序列的自动分割和标记.该方法由两步组成,首先通过聚类将连续运动离散化,并按照最小描述长度准则在离散域得到初始解.在此基础上,返回到连续域训练MDL准则约束下的HMM模型.使用HMM模型可以进一步利用原始序列中的动态信息获得更精确的最终结果.通过对实际人体运动序列进行的实验验证了方法的有效性.
%K VLSI design
%K generalized free area
%K generalized connection graph
%K shortest path
%K NP-hard<br>非监督学习
%K 模式识别
%K 人工智能
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=7735F413D429542E610B3D6AC0D5EC59&aid=2CBC0A13A23B7798&yid=D43C4A19B2EE3C0A&vid=F3583C8E78166B9E&iid=0B39A22176CE99FB&sid=79D2EF35F60110C2&eid=797D49279EA93BC4&journal_id=1000-9825&journal_name=软件学报&referenced_num=3&reference_num=12