【摘 要】
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为克服人体行为识别传统方法在解决行为分割、训练集规模过小和行为无关数据干扰等方面存在的问题,提出一种基于动作捕获数据的人体行为识别方法。利用动作捕获设备Kinect获
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61440016)
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为克服人体行为识别传统方法在解决行为分割、训练集规模过小和行为无关数据干扰等方面存在的问题,提出一种基于动作捕获数据的人体行为识别方法。利用动作捕获设备Kinect获取人体骨架数据流,从骨架流数据中提取人体的姿态特征,基于决策树和动态时间规整算法进行人体行为的识别。实验结果表明,该算法可以取得较好的实验效果,比现有方法具有更好的识别准确性。
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