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摘要:
由于人体运动的复杂性,现有基于低质量深度图像的三维立体姿态跟踪和识别方法的准确性较低、鲁棒性较差.针对低质量深度图像的人体运动姿态和识别问题,本文设计了一种基于三步搜索算法的人体运动姿态的跟踪和识别方法.该方法首先对获取的深度信息进行分析,从而判定人体轮廓;然后通过基于深度图像的骨骼跟踪方法跟踪特定骨骼点,并采用三步搜索算法进行运动估计,跟踪获取人体运动轨迹;最后利用获取的骨骼点坐标实现人体运动姿态的识别.实验结果表明,该算法克服光照影响的鲁棒性较强,且能有效地提高人体运动姿态跟踪与识别的准确性.
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文献信息
篇名 基于深度图像的人体运动姿态跟踪和识别算法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 智能监控 匹配与跟踪 特征选择
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1043-1053
页数 11页 分类号 TP18
字数 5463字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2015.05.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘怀辉 山东警察学院公共基础教研部 12 42 4.0 6.0
2 魏本征 山东中医药大学理工学院 26 242 7.0 15.0
3 杨凯 山东中医药大学理工学院 4 49 3.0 4.0
4 任晓强 齐鲁工业大学信息技术学院 1 15 1.0 1.0
5 王庆祥 齐鲁工业大学信息技术学院 1 15 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
智能监控
匹配与跟踪
特征选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导