ICCVJun, 2018

基于 Gram 矩阵轨迹的人类行为理解新几何框架

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TL;DR本文提出了一个新的空间 - 时间几何表示方法，建立在正半定矩阵的黎曼流形上，并推导出相应的工具进行比较与分类，实现了对于人脸表情的情感识别的竞争性结果。
geometric representationlandmark configurationsriemannian manifoldrate-invariant analysisfacial expression recognition
发现论文，激发创造
  • 一种基于正半定空间的面部表情识别时空表示方法

    本文提出使用新颖的时空几何表达来解决面部表情识别问题，并在几何上启发的方法中使用 SVM 进行分类，以达到与现有先进方法相当的效果。

    Jul, 2017

  • 黎曼轨迹的弹性函数编码

    通过 TSRVF 框架，学习低维度的 embedding，从而使每个动作轨迹映射到一个欧几里得空间中的单个点，并将仅在时间变化方面有所不同的轨迹映射到同一个点，从而有效地处理具有时间变异性的人体行为分析数据

    Mar, 2016

  • 神经群体动态和几何的可解释统计表征

    本研究提出了一种基于统计学习的无监督几何深度学习框架，利用局部相空间特征的统计分布来表示非线性动态系统，该方法提供了鲁棒的几何感知或几何无关的表示，可用于测量轨迹的基础上进行无偏的动力学比较，并设计了一种具有最先进准确性的解码算法。

    Apr, 2023

  • 黎曼流形上轨迹的统计分析：鸟类迁徙、飓风跟踪和视频监视

    本文提出了一种基于 TSRVF 和时空一致性约束的统计分析方法，可以计算流形上轨迹的相似性，通过该方法可以在三种不同的流形中进行实验并得出实验结果。

    May, 2014

  • GeomNet: 一种基于对称正定矩阵空间和 Cholesky 空间上的 Riemannian 几何的神经网络，用于 3D 骨架交互识别

    提出了一种基于高斯分布和李群、黎曼对称空间的新方法，可用于表示和分类二人互动的三维骨架序列，并在三个三维人体活动理解基准测试中取得了有竞争力的结果。

    Nov, 2021

  • 跳跃流形：从运动中感知几何结构的密集非刚性结构

    通过利用高维 Grassmann 流形进行重建以及等效的低维表示进行推理聚类的算法，该研究提出了一种解决密集非刚性运动目标多帧图像 3D 形状估计的算法。

    Feb, 2019

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    研究了深度生成模型所学习的流形的黎曼几何，并提出了计算测地线和沿流形路径平行传递切向量的算法，发现这些模型学习的流形近似于零曲率，并探讨了这种现象的实际影响。

    Nov, 2017

  • 基于流形度量学习的领域自适应统一框架

    通过利用统计流形的曲率黎曼几何，我们提出了一种新的域自适应框架，该框架可以整合标记源域和未标记目标域之间的几何和统计差异，从而实现源到目标的转移。

    Apr, 2018

  • 基于欧几里得到黎曼度量学习的视频人脸识别

    本文提出了一种新的度量学习框架，以学习欧几里得空间和黎曼流形之间的距离度量来融合一个视频中人脸的平均外观和模式变化，该框架可以处理基于视频的人脸识别的三种典型任务：从视频到静态图像、从静态图像到视频和从视频到视频的设置。

    Aug, 2016

  • 从纵向数据集中学习形状轨迹的分布：基于微分同胚流形的层次模型

    我们提出了一种从纵向数据（即在多个时间点反复观察到的个体对象的集合）中学习形状轨迹分布的方法，并介绍了具体的 MCMC-SAEM 算法，用于评估我们的模型，应用于阿尔茨海默病中的海马 3D 脑结构形状变化情景的估计，以及分类病理轨迹与正常衰老的潜力的演示。

    Mar, 2018