【摘 要】
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为了提高人体动作姿态的识别率,利用Kinect平台构建人体骨骼模型,提出一种基于关节角度的人体姿态表示方法。同时针对传统的高斯核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映人
【机 构】
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重庆邮电大学智能系统及机器人研究所
【基金项目】
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科技部国际合作项目(2010DFA12160);重庆市工业振兴专项资金资助项目(渝财金[2013]442号)
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为了提高人体动作姿态的识别率,利用Kinect平台构建人体骨骼模型,提出一种基于关节角度的人体姿态表示方法。同时针对传统的高斯核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映人体关节运动数据样本点与测试点之间位置关系的问题,提出了改进的高斯核函数多类支持向量机（MSVM）人体动作姿态识别方法。在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立了基于测地线距离的姿态核函数,采用二叉树方法构建多类支持向量机完成12种上肢姿态的分类。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果,能更加有效识别人体姿态。
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