【摘 要】
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当前大多数对人体动作识别算法要求大量训练数据或Mo CAP来处理多视角问题,且依赖于干净的人体轮廓。本文提出了一种复杂背景下单人体动作识别算法,通过从3D动作模型中采样,
【机 构】
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石河子大学信息科学与技术学院,石河子大学人事处
【基金项目】
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国家社会科学基金项目（14XXW004）, 兵团科技攻关与成果转化项目（2015AD018.2012BA017）, 兵团社会科学基金项目（13QN11）, 石河子大学重大科技攻关计划项目（gxjs2012-zdgg03）
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当前大多数对人体动作识别算法要求大量训练数据或Mo CAP来处理多视角问题,且依赖于干净的人体轮廓。本文提出了一种复杂背景下单人体动作识别算法,通过从3D动作模型中采样,并对每个姿态样本进行定位实现人体姿态识别。首先通过对2D关键姿态进行注解,然后将其提升为线条画,再计算3D关键姿态外形间的变换矩阵。考虑到从粗犷的动作模型中采样获得的姿态可能与观察不够匹配,文章提出了一种通过生成姿态部位模型（PSPM）来实现姿态高效定位的方法,所生成的PSPM模型用树结构有效描述了合适的运动学和遮挡约束。此外,本文提出的
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