基于三维图像动作识别算法研究

• 作者: 安学庆 李学相
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 经济
• 关键词: 三维图像 人体行为 动作识别
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 374-377
• 页数: 4页
• 分类号: F127
• 字数: 3885字
• 语种: 中文

摘要

人体运动时的行为特征具有多样性和复杂性,无法采用精准的形状基描述人体行为的不确定性,进而无法构建人体三维运动模型,不能对人体三维图像动作进行准确的识别.传统方法假设人体运动的形状基数量稳定,人体运动行为具有复杂的形变特征,导致形状基参数出现波动,采用固定的形状基无法准确分析人体的复杂运动特征,使得人体三维图像动作识别存在较大的误差.提出一种Murkowski距离三维图像动作识别算法,依据人体运动时的物理特征将人体运动结构形状基参数处于Murkowski距离约束条件下,采用非线性优化方法进行求解获取人体三维行为特征,获取人体行为三维模型,进而实现对人体行为的准确判断.实验结果表明,改进算法能够对人体三维图像动作进行准确的识别,并且具有较高的精准度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李学相	郑州大学软件学院	30	134	6.0	10.0
2	安学庆	郑州大学数学系	7	18	3.0	4.0