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Skeleton based action recognitio

Skeleton based action recognitio

作者: VaultHunter | 来源:发表于2018-08-28 11:09 被阅读0次

NBNN

NBNN
代码需要更改的地方

1.Makefile

CXX = g++

CXXFLAGS = -Iinclude/ANN

LDFLAGS  = -g2

LIBS    = -Llib/ANN -lANN

all: nbnn

nbnn: nbnn.o

$(CXX) -o nbnn nbnn.o $(LIBS) $(LDFLAGS) 

nbnn.o: nbnn.cpp

$(CXX) -c nbnn.cpp $(CXXFLAGS) 

clean:

rm -f *.o

rm -f nbnn

依赖问题

2. nbnn.cpp

nbnn.cpp里有ifstream.open函数在ubuntu下编译会报错
更改为open(xxx.c_str())

3.MHAD

MHAD文件夹下要在创建一个all文件夹存放STmatrix
ANN最好编译一下
至此,可以通过生成的nbnn.exe生成存放在MHAD/all中的STmatrix
运行trans.m并将生成的数据拷至ST-NBNN/MHAD中,在运行DEMO
之前,先编译liblinear和cvx
libnear编译时要在matlab文件夹下make即可
cvs 从官网下载时下载res版即可,在matlab中打开,运行cvxsetup.m即可
分别运行历程检查是否配置成功
运行demo

4时间计算

ubuntu c++ 时间计算

Enhanced skeleton visualization for view invariant human action recognition

代码
注意train.py中

torch.nn.DataParallel(model_ft,device_ids=[0,1,2]) 

根据自己的GPU数目进行更改
论文思路:
首先对骨骼数据做处理,在人体上建立坐标系,以应对摄像头视角的影响
然后5D数据建立,(x,y,z,f,n)分别是原坐标xyz和帧数f(即时间)n是节点序号
热力图的生成,通过排列组合的方法每次选出两个元素作为热力图的坐标轴,其余三值作为RGB的数值。最后通过CNN进行提取特征。

但是代码并不是这样实现的
代码确实实现了坐标的变换,但热力图并不是5D生成的
xyz是分别代表RGB, imresize(data,[224,224])直接生成224x224的热力图

Eigen Joints

代码
程序基本没有问题,注意fno的取值

Eigen Joints 是指


当前帧内joints之差.png
当前帧与前一帧joints之差.png
当前帧与初始帧joints之差.png

正则化规整空间,PCA减少冗余。

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