论文部分内容阅读
针对人体动作识别中的复杂背景和视点变化问题,提出一种基于关节间夹角变化序列的动作识别方法。受机构学和机器人学的启发,使用相邻关节间夹角和非相邻关节间夹角变化序列表示人体动作。然后使用K近邻分类器对动作进行分类。由于不同个体的动作持续时间不尽相同,因此使用动态时间规整算法计算动作样本之间的距离。最后,在公开数据集UTD-MHAD和KARD上对提出的方法进行了验证,实验结果证明了该方法的有效性。