基于Kinect传感器骨骼信息的人体动作识别

摘要：

为研究人体骨骼结构、骨骼关节点位置信息以及人体动作所具有的骨骼角度特征,提出了一种基于深度传感器提取人体骨骼信息的动作识别方法.方法利用Kinect深度传感器,实时准确地捕获人体骨骼三维数据,并根据坐标系变换构建人体骨骼拓扑结构.然后提取人体动作所感兴趣的骨骼关节点,定义骨骼向量,并获取每段骨骼向量的方向余弦特征;最后通过多类支持向量机训练以及动作识别分类.实验结果表明,相比于传统基于轮廓特征的方法,改进方法对人体识别具有更高的识别准确率,鲁棒性强.

关键词：深度传感器、骨骼信息、方向余弦、支持向量机、动作识别

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市属高校青年拔尖人才培育计划“智能视频行人检测与异常行为识别研究”CIT&TCD201304119;国家科技重大专项“煤层气田地面集输信息集成及深度开发技术”2011ZX05039-004-02

在线出版日期：2015-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：329-333,345