Kinect骨骼数据驱动的人体动作二维特征融合与动作识别

张成权; 唐家康; 汪志峰

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Kinect骨骼数据驱动的人体动作二维特征融合与动作识别

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摘要

针对在高噪声环境中人体动作识别存在准确度和稳定性不高的问题,本文采用二维空间特征融合的方法,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作识别算法。从人体三视图的投影来提取运动特征,可以消除人体自遮挡的影响。针对人体复杂动作,算法采用分层策略。利用Kinect获得的骨骼关节点坐标,根据人体三视图投影提取二维空间的人体关节角特征,并运用支持向量机(SVM)方法对动作进行粗分类;进一步提取二维投影平面内的关节位置矢量、角速度和加速度特征,运用隐马尔可夫模型(HMM)的方法对动作进行细分类。利用本文方法对公开数据集MSR Action 3D实验,平均识别率达93.37%,实验结果表明,该方法准确性较高,鲁棒性较强。

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2020年第1期|77-83|共7页
作者
张成权; 唐家康; 汪志峰;
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作者单位

安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133;

智能感知与计算安徽省高等学校重点实验室安徽安庆246133;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
Kinect; 动作识别; 骨骼数据; 二维空间特征;

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