基于关键帧和骨骼信息的人体动作识别方法*

摘要：

提出了一种基于关键帧和骨骼信息的动作识别新方法.通过深度传感器Kinect v2实时获取人体各骨骼点信息,通过采用加权K-means算法提取动作视频中的关键帧.通过每个关键帧中25个骨骼点的三维坐标值,计算出关节角度和向量模比值两种特征量,通过优化后的动态时间规整( DTW)算法计算关键帧序列与模板库中动作模板的相似度,从而识别人体的实时动作.通过对6种常见动作的识别实验对比,结果表明:所提方法在识别速度和准确率上较高,具有实际推广性.

关键词：动作识别、Kinect v2、骨骼点、关键帧、加权K-means

分类号：TP183;TP212(自动化基础理论)

资助基金：基金项目国家科技支撑计划资助项目2015BAK24B00

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：26-30