本文關(guān)鍵詞：三維動作識別時空特征提取方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對傳統(tǒng)的彩色視頻中動作識別算法成本高,且二維信息不足導(dǎo)致動作識別效果不佳的問題,提出一種新的基于三維深度圖像序列的動作識別方法。該算法在時間維度上提出了時間深度模型(TDM)來描述動作。在三個正交的笛卡爾平面上,將深度圖像序列分成幾個子動作,對所有子動作作幀間差分并累積能量,形成深度運動圖來描述動作的動態(tài)特征。在空間維度上,用空間金字塔方向梯度直方圖(SPHOG)對時間深度模型進行編碼得到了最終的描述符。最后用支持向量機(SVM)進行動作的分類。在兩個權(quán)威數(shù)據(jù)庫MSR Action3D和MSRGesture3D上進行實驗驗證,該方法識別率分別達到了94.90%(交叉測試組)和94.86%。實驗結(jié)果表明,該方法能夠快速對深度圖像序列進行計算并取得較高的識別率,并基本滿足深度視頻序列的實時性要求。
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;河南城建學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 動作識別 三維深度圖像 方向梯度直方圖 時空金字塔 深度運動圖
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大國際合作項目(61210005);國家自然科學(xué)基金重點項目(61331021)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在計算機視覺和模式識別中,人體動作識別[1-2]是一個非�；钴S的領(lǐng)域,并且在自然人機交互、虛擬現(xiàn)實、智能視頻監(jiān)控和多媒體搜索領(lǐng)域中有很多潛在的應(yīng)用。由于不同類動作之間的相似性、同類動作的多變性、復(fù)雜的背景和光照等因素影響,準(zhǔn)確地識別人體動作仍然是個富有挑戰(zhàn)

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