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领域向量场的计算和动作估算_20110413
领域向量场的计算和动作估算 ——yujing 2011-4-12 问题描述： 领域向量场：发生畸变的区域，可以人为根据网格(Grid)的领域关系信息，计算每个固定网格区域的向量场方向，例如一般为加权平均方向。 动作估算： 根据不同的阈值(畸变值)来大致估算人体的动作取向。 局部子块方向算法 输入采样数据图并将其分割成 20*20子图: 计算每块子图中各个象素的 X 和 Y 梯度， 分别记为Gx，Gy。 为了估计各个子图的局部方向场， 引用如下的公式 局部子块方向算法结果 领域方向场算法 根据网格领域关系标注局部向量场的范围 领域方向场算法 idea1: 计算点（i，j）的邻域方向场的“ 一致性水平”: 领域方向场算法 Idea2: 直接加权平均计算领域方向场集合里theta角，做加权平均来重新估计该块梯度向量,其计算方法如下式所示: 。 领域方向场算法 Idea2---加权平均计算theta角： 动作估算 根据不同的阈值(畸变值)来大致估算人体的动作取向。 关键词：阈值 ，畸变值， 网格， 畸变值： 像素发生弯曲的地方 网格： 二维平面的再划分 阈值： 描述网格发生畸变的计数器 不同阈值的表现 阈值=12： （经验值比较好阈值） 收拳状态： 阈值=12,出拳动的最大状态 阈值=12,展臂动作 阈值=1,收拳状态 阈值=1,收拳状态 阈值=1,展臂动作 结合不同的阈值产生的效果 利用不同阈值的表现 Idea1：利用阈值1的数量和密集程度来判断人体姿态 Idea2：利用阈值12的最大领域集合来判断某个特定动作的状态。 Idea3： 共同作用关系来判断左右手 以上都是猜想 不同阈值组合显示： 收拳状态： 不同阈值组合显示： 出拳状态： 不同阈值组合显示： 展臂状态： 演示 比对视频 Are you question？ 谢谢大家
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