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基于三维图像动作识别算法研究

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人体运动时的行为特征具有多样性和复杂性,无法采用精准的形状基描述人体行为的不确定性,进而无法构建人体三维运动模型,不能对人体三维图像动作进行准确的识别.传统方法假设人体运动的形状基数量稳定,人体运动行为具有复杂的形变特征,导致形状基参数出现波动,采用固定的形状基无法准确分析人体的复杂运动特征,使得人体三维图像动作识别存在较大的误差.提出一种Murkowski距离三维图像动作识别算法,依据人体运动时的物理特征将人体运动结构形状基参数处于Murkowski距离约束条件下,采用非线性优化方法进行求解获取人体三维行为特征,获取人体行为三维模型,进而实现对人体行为的准确判断.实验结果表明,改进算法能够对人体三维图像动作进行准确的识别,并且具有较高的精准度.

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来源
《中国计算机用户协会仿真应用分会成立三十周年庆祝大会暨2013全国仿真技术学术会议》|2013年|374-377|共4页
会议地点呼和浩特
作者
LI Xue-xiang; 李学相; AN Xue-qing; 安学庆;
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作者单位

中国系统仿真学会;

中国计算机用户协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
三维图像动作识别算法; 距离约束; 非线性优化法; 人体行为;

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