基于动作捕获数据的行为识别

摘要：

为克服人体行为识别传统方法在解决行为分割、训练集规模过小和行为无关数据干扰等方面存在的问题，提出一种基于动作捕获数据的人体行为识别方法。利用动作捕获设备Kinect获取人体骨架数据流，从骨架流数据中提取人体的姿态特征，基于决策树和动态时间规整算法进行人体行为的识别。实验结果表明，该算法可以取得较好的实验效果，比现有方法具有更好的识别准确性。

关键词：行为识别、动作捕获、Kinect、决策树、动态时间规整算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61440016

在线出版日期：2016-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：762-767,818