本文關(guān)鍵詞：基于深度圖像與骨骼數(shù)據(jù)的行為識(shí)別

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【摘要】：為了充分利用深度圖像與骨骼數(shù)據(jù)進(jìn)行人體行為識(shí)別,提出了一種基于深度圖形與骨骼數(shù)據(jù)的多特征行為識(shí)別方法。該算法的多特征包括深度運(yùn)動(dòng)圖(DMM)特征與四方形骨骼特征(Quad)。深度圖像方面,將深度圖像投影到一個(gè)笛卡爾坐標(biāo)系的三個(gè)平面獲得深度運(yùn)動(dòng)圖特征。骨骼數(shù)據(jù)方面,提出四方形骨骼特征,它是骨骼坐標(biāo)的一種標(biāo)定方式,得到的結(jié)果只與骨骼姿態(tài)有關(guān)。同時(shí)提出一種多模型概率投票的分類(lèi)策略,減小了噪聲數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響。所提方法在MSR-Action3D和DHA數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法有著較高的識(shí)別率與良好的魯棒性。
【作者單位】： 常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度圖像 骨骼數(shù)據(jù) 行為識(shí)別 深度運(yùn)動(dòng)圖 四方形骨骼特征
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61063021) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2015027-12)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言行為識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式匹配中的一個(gè)熱門(mén)問(wèn)題,每天人們都會(huì)遇到許多潛在的人機(jī)交互。盡管這些年許多學(xué)者對(duì)行為識(shí)別做了許多卓越的貢獻(xiàn),識(shí)別人類(lèi)行為仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。早期的行為識(shí)別主要對(duì)視頻進(jìn)行處理。隨著圖像技術(shù)與硬件的發(fā)展,利用微軟Kinect或華碩Xtion，

本文編號(hào)：861134