基于深度图像的人体动作识别方法

摘要：

为解决人体动作识别中的复杂背景和自遮挡问题,对深度图像进行研究,从深度图像中获取20个人体骨架关节点,在此基础上将动作时间序列的关节角度变化作为人体运动的特征模型.通过改进的动态时间规整算法计算不同动作之间关节角度变化序列的相似性,进行动作识别,以缓解传统DTW算法病态校准的问题.将识别方法在采集的动作数据库和MSR Action3D数据进行验证,实验结果表明,该方法能达到90％以上的识别率.

关键词：深度图像、Kinect摄像头、骨架关节点、关节角度、动态时间规整、模板匹配

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助重点项目61134009;长江学者和创新团队发展计划基金资助项目IRT1220;上海市优秀学术带头人计划基金资助项目11XD1400100;上海领军人才专项基金;上海市科学技术委员会重点基础研究基金资助项目13JC1407500,11JC1400200;中央高校基本科研业务费专项基金

在线出版日期：2014-09-15（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：168-172,178