[论文翻译]基于协方差表示与时序剪枝的子空间聚类动作识别方法

摘要—本文研究了基于骨骼数据的人类动作识别问题，该问题定义为对修剪后序列中显示的动作进行分类。尽管目前针对该应用的最先进方法均为监督式学习，但本文探索了一个更具挑战性的方向：通过无监督学习解决该问题。为此，我们提出了一种新颖的子空间聚类方法，该方法利用协方差矩阵增强动作的判别性，并提出时间戳剪枝方法以更好地处理数据的时间维度。通过大量实验验证，我们表明该计算流程不仅超越了现有无监督方法，与监督方法相比也能取得优越性能。