基于深度信息的人体动作识别研究综述

• 作者: 张二虎 陈万军
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人体动作识别 深度传感器 Kinect 骨架关节点 深度数据
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 253-264
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 11298字
• 语种: 中文

摘要

随着低成本深度传感器的发明，尤其是微软 Kinect的出现，高分辨率的深度与视觉（RGB）感知数据被广泛使用，并为解决计算机视觉领域中的基本问题开拓了新的机遇。本文针对基于深度信息的人体动作识别研究，首先提出了一种基于特征和数据类型的分类框架，并对最近几年提出的相关方法进行了全面回顾。随后，对文献中描述的算法进行了性能对比分析，同时对所引用的公共测试数据集进行了总结。最后，笔者对未来的研究方向进行了讨论并给出了相关建议。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张二虎	西安理工大学印刷包装与数字媒体学院	96	889	14.0	26.0
2	陈万军	西安理工大学印刷包装与数字媒体学院	6	48	4.0	6.0