DTW-Kernel:基于DTW的时间序列分类内核-源码

一种新颖的基于DTW的3D动作识别内核，具有鲁棒的噪声和丢帧功能 在该项目中，提出了一种新的基于DTW的Kinect深度传感器获得的骨骼关节位置的变长多维时间序列分类方法。 该方法基于我们提出的核函数，该核函数使用两个时间序列之间的DTW对齐路径生成的面积进行计算。 为了生成特征向量，从每个类别中随机选择一个动作作为参考样本，并在样本和参考样本之间计算所提出的核函数。 3D动作识别的最重要挑战之一是不同主体执行动作的速度和样式各异。 同样，时间序列的嘈杂和缺少帧可能会使此任务更加困难。 通过各种实验表明，所提出的方法可以有效地解决这些问题。 用法 从下载数据集，将它们放在名为“ Dataset”的文件夹中，然后按照以下步骤操作。 通过运行“ pip install -r requirements.txt”来安装所需的软件包。 将所有文件放在同一文件夹中，然后运行与每个数据集相对应的.p