【摘要】：人體動作識別作為人機交互中的一個重要領域,近年來,逐漸引起了人們的廣泛關(guān)注。動作識別在游戲、醫(yī)療、手語識別、教育等方面都有廣泛的應用,尤其是以Kinect為代表的深度攝像機的出現(xiàn),更給這一領域帶來了勃勃生機。和傳統(tǒng)的RGB攝像機不同,Kinect可以捕捉到彩色數(shù)據(jù)、深度數(shù)據(jù)和骨骼數(shù)據(jù),從而為精確識別人體動作提供了可能。本文首先簡要介紹了動作識別中一些常用算法、Kinect工作原理和本文中用到的數(shù)據(jù)庫。在傳統(tǒng)骨骼特征的基礎上,將兩種骨骼特征進行組合,作為新的特征送入分類器。與傳統(tǒng)的隱馬爾科夫模型(HMM)在動作識別中的應用不同,本文提出了一種基于兩層近鄰傳播(AP)的姿勢選擇方法,并將其應用到HMM中。在動作識別軟件平臺方面,以Visual Studio和MATLAB混合編譯為基礎,設計實現(xiàn)了一個基于MFC的動作識別軟件系統(tǒng),該軟件能夠?qū)inect獲得的骨骼數(shù)據(jù)進行實時動作識別。本文的主要工作可概括為以下幾個方面:1、研究分析了動作識別的基本算法和骨骼數(shù)據(jù)的特點。在傳統(tǒng)特征的基礎上,將成對骨骼節(jié)點間相對位置特征和骨骼角度特征結(jié)合起來,組合成新的特征。通過大量實驗和分析,選擇合適維度的成對骨骼節(jié)點間相對位置特征和角度特征,送入訓練器進行訓練。2、在HMM動作識別方法的基礎上,對該算法的初始化過程進行改進。提出了基于兩層AP的姿勢選擇方法,并將該方法選擇出來的姿勢作為隱狀態(tài)。在MSR Action3D和UTKinect兩個數(shù)據(jù)庫上的仿真結(jié)果表明,該方法不僅避免了K-Means和HMM參數(shù)初始化導致的不穩(wěn)定因素,而且通過兩層AP選擇出來的姿勢能夠很好地表示該類動作的各個序列,也能很好地表示HMM的隱狀態(tài),使整個模型具有較高的識別率。3、將所提出的算法應用于實際動作識別系統(tǒng)的開發(fā)當中,設計實現(xiàn)了一個能夠?qū)崟r獲取Kinect骨骼數(shù)據(jù)并對其進行動作行識別的一個軟件系統(tǒng)平臺。該系統(tǒng)不僅能夠作為一個Kinect骨骼數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),也能夠?qū)?jīng)過訓練的各種動作進行準確識別。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP11

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5 李擬s，

本文編號：2513852