【摘 要】
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为了提高家庭环境下人体动作识别的效率和精度,提出并实现了基于Kinect数据主成分分析的动作识别方法.首先,通过Kinect采集人体动作特征描述的时间序列数据,并构造人体姿态描
【机 构】
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济南大学 信息科学与工程学院 山东省网络环境智能计算技术重点实验室,山东济南250022
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为了提高家庭环境下人体动作识别的效率和精度,提出并实现了基于Kinect数据主成分分析的动作识别方法.首先,通过Kinect采集人体动作特征描述的时间序列数据,并构造人体姿态描述向量;然后,运用主成分分析方法分析不同时间点的特征值的差异,获得重构的特征值,使得不同类型的动作之间有明显区别.同时减少了冗余和噪声,有利于动作的判断和识别.最后,依据重构的特征和最近邻原则,进行动作的识别分类.实验结果表明,该方法对简单的人体动作识别精度可达80％以上,单个样本识别时间分别是1.67ms和3.93ms,基本满足对人体动作识别的精度、抗干扰能力和实时性等要求.
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