【摘 要】
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由于人体运动的复杂性,现有基于低质量深度图像的三维立体姿态跟踪和识别方法的准确性较低、鲁棒性较差。针对低质量深度图像的人体运动姿态和识别问题,本文设计了一种基于三
【机 构】
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山东中医药大学理工学院,齐鲁工业大学信息技术学院,山东警察学院公共基础教研部
【基金项目】
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NSFC-广东联合基金重点支持(U1201258)资助项目;山东省自然科学基金(ZR2011FQ033)资助项目;济南市高校院所自主创新计划(201202012,201303004)资助项目;济南市青年科技明星计划(20110302,201406004)资助项目
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由于人体运动的复杂性,现有基于低质量深度图像的三维立体姿态跟踪和识别方法的准确性较低、鲁棒性较差。针对低质量深度图像的人体运动姿态和识别问题,本文设计了一种基于三步搜索算法的人体运动姿态的跟踪和识别方法。该方法首先对获取的深度信息进行分析,从而判定人体轮廓;然后通过基于深度图像的骨骼跟踪方法跟踪特定骨骼点,并采用三步搜索算法进行运动估计,跟踪获取人体运动轨迹;最后利用获取的骨骼点坐标实现人体运动姿态的识别。实验结果表明,该算法克服光照影响的鲁棒性较强,且能有效地提高人体运动姿态跟踪与识别的准确性。
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