【摘要】：人的動作識別是計算機視覺領域的一個研究熱點,具有重要的學術研究意義和巨大的潛在應用價值。傳統(tǒng)的基于RGB圖像序列的動作識別方法受光照、背景等因素的影響較大。近年來,隨著低成本深度相機的誕生,基于RGB-D圖像序列的動作識別方法受到了越來越多的關注。本文提出一種基于多特征融合的動作識別方法,利用隨機森林學習框架融合深度特征和時空特征,識別RGB-D圖像序列中人的動作。從深度圖像序列中提取人體關節(jié)點的三維坐標信息,提出了兩種新的深度特征:位移特征和部件中心特征。位移特征捕捉了關節(jié)點之間的相對運動信息,描述了人體運動時的三維結(jié)構(gòu)變化。根據(jù)人體的自然結(jié)構(gòu)將關節(jié)點劃分為五個身體部件,每個部件對應一個中心點,將部件中心點到人體中心點之間的距離作為該部件的權值;從深度圖像序列中提取一系列關鍵幀,將時序相鄰的兩個關鍵幀中同一部件的權值之差作為部件中心特征,它捕獲了各個身體部件中心點的時序運動信息。從RGB圖像序列中提取描述人體運動信息和表觀信息的時空特征。首先采樣稠密軌跡,并通過前景提取技術篩選軌跡,去除無關背景的干擾,然后利用詞袋模型構(gòu)建時空特征。為了有效融合互補的深度特征和時空特征,提出一種基于隨機森林的學習框架。在MSR Daily Activity3D數(shù)據(jù)集和MSR Action3D數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,本文提出的方法能夠有效地識別RGB-D圖像序列中人的動作。
【學位授予單位】：沈陽航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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