基于骨架特征的人体动作分类研究

摘要：

为了能够在丰富复杂的网络信息中快速找到所需图片,提出一种基于骨架特征的人体上半身动作分类方法,以提高相应图片的检索效率.对人体运动图片进行人体运动时上半身姿势识别,得到能够表示人体位置、方向以及大小的"火柴人模型"(即骨架特征),使用矩阵形式对提取到的骨架特征进行描述.为了校正因距离和位置变化造成的尺度差异,对特征矩阵进行归一化处理,然后使用多分类SVM方法对提取的骨架特征进行训练,得到可以对不同动作进行分类的分类器.以收集到的人体运动图片作为测试数据库进行实验,实验结果表明,该算法的分类准确率达到97.36%,能够很好地对人体动作进行分类.同时,在Buffy数据库上进行图片检索对比实验,实验结果表明,所提算法的分类准确率更高,更好地提高了图片检索效率.

关键词：动作分类、姿势识别、骨架特征、多分类SVM

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK20130883;南京邮电大学引进人才科研启动基金NY212016,NY214189

在线出版日期：2017-09-14（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：83-87