【摘要】：人體動作識別作為人機(jī)交互中的一個重要領(lǐng)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(yīng)用,尤其是以Kinect為代表的深度攝像機(jī)的出現(xiàn),更給這一領(lǐng)域帶來了勃勃生機(jī)。和傳統(tǒng)的RGB攝像機(jī)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(chǔ)上,將兩種骨骼特征進(jìn)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(yīng)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(yīng)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(chǔ),設(shè)計(jì)實(shí)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(jìn)行實(shí)時(shí)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(diǎn)。在傳統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上,將成對骨骼節(jié)點(diǎn)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(shí)驗(yàn)和分析,選擇合適維度的成對骨骼節(jié)點(diǎn)間相對位置特征和角度特征,送入訓(xùn)練器進(jìn)行訓(xùn)練。2、在HMM動作識別方法的基礎(chǔ)上,對該算法的初始化過程進(jìn)行改進(jìn)。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(dǎo)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(yīng)用于實(shí)際動作識別系統(tǒng)的開發(fā)當(dāng)中,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個能夠?qū)崟r(shí)獲取Kinect骨骼數(shù)據(jù)并對其進(jìn)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(xùn)練的各種動作進(jìn)行準(zhǔn)確識別。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP11

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5 李擬s，

本文編號：2513852