骨架关节点跟踪的人体行为识别方法

• 作者: 孟庆虎 陈曦
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人体行为识别 骨架关节点 离散隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4048字
• 语种: 中文

摘要

基于彩色图像的运动检测和分割方法难以获取完整的人体骨架，并且只能提取关节点的二维坐标信息，而 Kinect 传感器能通过捕获深度图像来重建完整的人体骨架关节点三维模型，提高了骨架关节点模型的表示精度。本文通过 Kinect 的骨架跟踪模块对人体的骨架关节点模型进行提取；然后，提出一种坐标转换方法得到人体骨架关节点的三维坐标表示，利用 k 均值聚类将关节点坐标量化为符号序列；最后，建立离散隐马尔可夫模型来进行人体行为识别。通过自建的数据集进行实验，实验结果表明：本方法能取得94％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	孟庆虎	香港中文大学电子工程学系	8	63	5.0	7.0
2	陈曦	河南科技大学电子信息工程学院	16	43	4.0	6.0