【摘 要】
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基于视觉传感器的人体动作识别方法,为了应对光照条件、背景变化和拍摄角度等问题,算法设计十分复杂,可靠性也难以得到满足。深度相机的出现增加了人们在人机交互领域的选择
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基于视觉传感器的人体动作识别方法,为了应对光照条件、背景变化和拍摄角度等问题,算法设计十分复杂,可靠性也难以得到满足。深度相机的出现增加了人们在人机交互领域的选择。除了能够提供颜色信息外,深度相机也能提供物体景深信息,有助于改善人体动作识别算法的鲁棒性。本文提出了一种基于深度图的动作识别的新方法,量化深度统计直方图(Histogram of Quantized Depth,HQD)。深度运动图(depth motion map,DMM)是深度视频序列在前视、侧视和顶视三个方向的投影,HQD通过对DMM图的深度值进行量化,不仅提取了动作在不同深度层次的表现特征,同时能够降低噪声对动作识别的影响。此外将量化后的深度图再进行网格划分,独立统计每个网格内的量化深度,有助于描述局部特征。本文详细描述了 HQD应用于基于深度图的人体动作识别的过程,以及对该过程中出现的参数进行了研究,特别是HQD的三个参数:数量化方式、量化级别和划分图像的尺寸。通过对MSRAction3D公共数据集进行测试,并且和DMM-HOG、DMM-LBP等方法进行比较,本文提出的方法不仅识别率高,同时具有提取特征速度快的优点。
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