Gaussian Mixture Model (GMM) on Riemannian manifold

Cette approche étend les modèles à mélanges Gaussien aux variétés Riemanniennes où les données de rotation comme les quaternions sont naturellement représentées. Plus d'information théorique peut être trouvé dans l'article:

• M J A Zeestraten, I Havoutis, J Silvério, S Calinon and D G Caldwell. An Approach for Imitation Learning on Riemannian Manifolds. IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2(3):1240–1247, June 2017

Dans notre cas, la variété Riemannienne étudiée est la combinaison des espaces cartésiens (position) et Riemanniens (orientation) de chaque articulation du squelette humain formant l'espace de la pose humaine. Plus d'information peut être trouvé dans l'article:

• Maxime Devanne, Sao Mai Nguyen. Multi-level Motion Analysis for Physical Exercises Assessment in Kinaesthetic Rehabilitation. IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots 2017, Birmingham, UK.

Le code suivant est en matlab. Une version python de l'extension des GMM sur les variétés Riemannienne peut être trouvée ici: https://gitlab.martijnzeestraten.nl/martijn/riepybdlib