面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进

• 作者: 崔荣一 金小峰 金成彬
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: Kinect骨架 粒子滤波 Levenstein距离 流形学习 拉普拉斯特征映射
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3613-3616
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.025

摘要

提出了一种面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进方法.首先,将Kinect提供的关节点数据作为姿态特征,采用Levenstein距离改进流形学习算法中的拉普拉斯特征映射算法,并映射到二维空间得到待识别行为的嵌入空间;其次,结合待识别行为的嵌入空间和训练数据建立先验模型;最后,通过重新设计的粒子动态模型和观察模型,采用粒子滤波算法进行行为识别.实验结果表明,该方法可以对重复动作、遮挡,以及动作幅度和速度都有明显差异的行为进行较好的识别,总体识别率达到92.4％.