【摘 要】
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针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用。提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法。
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(2013011017-6)资助
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针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用。提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法。首先,对于识别中提取人体运动目标时,利用深度图中物体表面法向量提取运动目标的边缘;同时结合加权累计帧差法获取运动模板。其次,结合深度连续性提取非人体区域（人体与动作的交互区域）并进行描述,作为人体行为表示的一部分。最后利用支持向量机（support vector machine）进行训练和识别。实验部分在CAD-120数据集中测试,通过与一些现有
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