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2014 | OriginalPaper | Chapter

Gait Pose Estimation Based on Manifold Learning

Authors : Fan Zhao, Shiwei Ma, Zhonghua Hao, Jiarui Wen

Published in: Life System Modeling and Simulation

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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A manifold learning based approach for gait pose estimation is proposed in this paper. It consists of two manifold learning based dimension reductions and three mapping functions based on General Regression Neural Network (GRNN). A model of various people walking gait is built so as to find the correspondence between a new gait pose image and the model. The reduced low-dimensional data can be used to realize the mapping between 2D gait pose model and 3D body configuration. When inputting a 2D gait pose image, it can provide the corresponding pose image in the model which can be used to carry out the mapping by the trained GRNN. Simulated experiments manifested the effectiveness of the approach.

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Metadata
Title
Gait Pose Estimation Based on Manifold Learning
Authors
Fan Zhao
Shiwei Ma
Zhonghua Hao
Jiarui Wen
Copyright Year
2014
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-45283-7_9

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