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基于人体姿态的自然人机交互中存在动作识别准确率低,连续动作区分度差等问题,提出一种基于骨架信息的人体动作识别与实时交互的方法.首先获取人体中的18个关键点,然后采集不同动作类型的二维坐标作为数据集,最后通过堆叠模型训练,完成人体动作的识别.对于手部运动,进行轨迹追踪与动作拟合,实现7种交互方案.在相同的实验环境中,与LSTM方法进行比较,结果表明能够以较高的准确率识别连续动作.