【摘 要】
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为研究人体骨骼结构、骨骼关节点位置信息以及人体动作所具有的骨骼角度特征,提出了一种基于深度传感器提取人体骨骼信息的动作识别方法。方法利用Kinect深度传感器,实时准确
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
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为研究人体骨骼结构、骨骼关节点位置信息以及人体动作所具有的骨骼角度特征,提出了一种基于深度传感器提取人体骨骼信息的动作识别方法。方法利用Kinect深度传感器,实时准确地捕获人体骨骼三维数据,并根据坐标系变换构建人体骨骼拓扑结构。然后提取人体动作所感兴趣的骨骼关节点,定义骨骼向量,并获取每段骨骼向量的方向余弦特征;最后通过多类支持向量机训练以及动作识别分类。实验结果表明,相比于传统基于轮廓特征的方法,改进方法对人体识别具有更高的识别准确率,鲁棒性强。
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