【摘 要】
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人体动作相似度算法对人体行为识别至关重要。但数据采集对象、对象动作的不同都会影响动作相似度算法的准确度和稳定性。为解决该问题,提出一种骨架自适应的人体动作相似度
【机 构】
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上海师范大学信息与机电工程学院计算机系;
【基金项目】
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the support of the National Natural Science Foundation of China(No.61373004,No.61501297)
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人体动作相似度算法对人体行为识别至关重要。但数据采集对象、对象动作的不同都会影响动作相似度算法的准确度和稳定性。为解决该问题,提出一种骨架自适应的人体动作相似度方法。首先,用Kinect获取人体关节点数据;其次,利用模板骨架长度对待测试动作的关节点位置修正;然后,关节点权重自适应调整;最后,计算动作间的动作相似度。实验结果表明,该方法的动作相似度结果数值表现更稳定且准确度更高。
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