基于深度图像与骨骼数据的行为识别

• 作者: 侯振杰 梁久祯 陆中秋 陈宸
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图像 骨骼数据 行为识别 深度运动图 四方形骨骼特征
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 第十六届中国粗糙集与软计算联合学术会议(CRSSC 2016)论文
• 页码范围: 2979-2984,2992
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.2979

摘要

为了充分利用深度图像与骨骼数据进行人体行为识别, 提出了一种基于深度图形与骨骼数据的多特征行为识别方法.该算法的多特征包括深度运动图(DMM)特征与四方形骨骼特征(Quad).深度图像方面, 将深度图像投影到一个笛卡尔坐标系的三个平面获得深度运动图特征.骨骼数据方面, 提出四方形骨骼特征, 它是骨骼坐标的一种标定方式, 得到的结果只与骨骼姿态有关.同时提出一种多模型概率投票的分类策略, 减小了噪声数据对分类结果的影响.所提方法在MSR-Action3D和DHA数据库进行实验, 实验结果表明, 所提算法有着较高的识别率与良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯振杰	常州大学信息科学与工程学院	28	54	5.0	6.0
2	梁久祯	常州大学信息科学与工程学院	22	34	4.0	5.0
3	陆中秋	常州大学信息科学与工程学院	4	22	2.0	4.0
4	陈宸	常州大学信息科学与工程学院	1	12	1.0	1.0