本文關鍵詞：融合骨架特征和時空興趣點特征的動作識別及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人體動作識別是計算機視覺領域的一個重要課題,在人機交互,視頻監(jiān)控,體感游戲等領域應用廣泛。近年來,隨著深度傳感技術的迅猛發(fā)展,基于深度信息的動作識別成為國內(nèi)外學者的研究熱點。如何在復雜場景下準確計算出人體動作特征是動作識別的一個關鍵問題,有著重要的研究價值。本文主要研究融合人體骨架特征和時空興趣點特征的動作識別方法以及動作識別技術在人機交互活動中的應用。(1)本文提出了視角無關的人體骨架特征來表示動作姿態(tài),提出了一種時空興趣點描述子來建模運動過程中的細節(jié)變化,并使用特征融合框架來融合兩種互補特征。首先,使用Kinect傳感器分別獲取人體運動的骨架點坐標和深度圖像序列,通過中值濾波等操作提高了信息的可信度。對于骨架點坐標,構建視角無關的局部坐標系并計算骨架點的相對偏轉(zhuǎn)角,將統(tǒng)計出的角度直方圖作為其特征描述;對于深度圖像序列,檢測序列中的時空興趣點并在興趣點周圍立方體區(qū)域施內(nèi)加自定義的描述子來計算時空興趣點特征。其次,對骨架初始特征進行時域建模,作為全局動作特征。對時空興趣點初始特征使用詞袋模型來提煉和簡化特征表示,作為局部動作特征。再次,對兩特征進行降維歸一化等操作并融合。最后,使用支持向量機的方法來訓練分類模型以及識別動作。實驗結果表明,兩種特征具有很好的互補性,本文提出的方法在復雜場景下可以取得較好的識別效果。(2)本文設計并實現(xiàn)了一款基于人體動作識別的交互應用系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊,連續(xù)動作分割模塊,動作識別模塊和模型交互模塊。該系統(tǒng)可以在真實場景中很好的識別人體動作,并根據(jù)識別結果在Unity3D虛擬場景中完成人機交互,有著良好的交互體驗。
【關鍵詞】：人體動作識別 深度信息 特征融合 人機交互
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 論文研究目的和意義9-10
• 1.2 論文研究內(nèi)容10-11
• 1.3 論文組織結構11-12
• 第2章 基于深度信息的動作識別研究現(xiàn)狀12-24
• 2.1 引言12-13
• 2.2 基于深度信息的動作特征描述13-20
• 2.2.1 基于 3D輪廓特征13-15
• 2.2.2 基于骨架點和身體部分追蹤15-16
• 2.2.3 基于局部時空特性16-17
• 2.2.4 基于 3D光流特征17-19
• 2.2.5 基于局部占有特征19-20
• 2.3 基于特征融合的人體動作識別方法20-22
• 2.4 動作識別應用系統(tǒng)22-23
• 2.5 本章小結23-24
• 第3章 融合骨架特征和時空興趣點特征的動作識別24-48
• 3.1 引言24
• 3.2 基于骨架節(jié)點的動作特征24-30
• 3.2.1 人體骨架特征24-25
• 3.2.2 視角無關的骨架特征25-29
• 3.2.3 骨架特征時域建模方法29-30
• 3.3 基于時空興趣點的動作特征30-34
• 3.3.1 時空興趣點檢測算子31-33
• 3.3.2 時空興趣點描述算子33-34
• 3.4 動作特征融合34-37
• 3.4.1 基于K-means的詞袋模型34-37
• 3.4.2 基于主成分分析的特征降維37
• 3.5 支持向量機模型37-39
• 3.6 實驗39-46
• 3.6.1 實驗平臺及實驗數(shù)據(jù)39-41
• 3.6.2 數(shù)據(jù)預處理41-43
• 3.6.3 實驗結果及分析43-46
• 3.7 本章小結46-48
• 第4章 基于動作識別的交互應用48-59
• 4.1 引言48
• 4.2 交互系統(tǒng)設計48-57
• 4.2.1 動作數(shù)據(jù)采集模塊49-50
• 4.2.2 連續(xù)動作分割模塊50-54
• 4.2.3 動作識別模塊54-56
• 4.2.4 交互模塊56-57
• 4.3 系統(tǒng)演示效果57-58
• 4.4 本章小結58-59
• 結論與展望59-61
• 工作總結59-60
• 未來展望60-61
• 參考文獻61-66
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單66-67
• 致謝67

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本文編號：335673