基于深度图像的人体动作识别方法

• 作者: 丁永生 刘欢 刘飞 郝矿荣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别技术
• 页码范围: 168-172,178
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.08.032

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁永生	东华大学信息科学与技术学院	196	2432	22.0	42.0
5	郝矿荣	东华大学信息科学与技术学院	91	547	13.0	17.0
9	刘欢	东华大学信息科学与技术学院	6	71	4.0	6.0
10	刘飞	东华大学信息科学与技术学院	3	13	1.0	3.0