基于关节数据的人体动作识别
借助MSRC-12人体动作数据集中的动作样本数据,选取80个不同人体的相同动作序列作为训练数据,构建动作模板,选取除上述80个样本外的400个动作序列作为测试数据,分别提取两者骨骼向量的角度特征,运用动态时间规整算法(DTW)进行模板匹配,从而识别出人体典型动作.实验结果表明,不同人体执行的同一动作的多个样本作为训练模板时能够有效识别人体动作,但是在输入的动作序列与模板在时间上有一定差距时、次要部位的角度特征的变化占主要地位时会影响识别效果.
关节数据、动作识别、特征提取、DTW
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TP3(计算技术、计算机技术)
江苏高校品牌专业建设工程资助项目:林学品牌专业项目号PPZY2015A062;2018年江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目号201810298119H
2019-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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