基于Kinect的人体动作识别算法研究

• 作者: 侯金良 党宏社 张梦腾 强华
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 Kinect 骨骼数据 特征提取 模板匹配
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 电子电路设计分析及应用
• 页码范围: 1309-1313
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2017.05.049

摘要

针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法.通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别.通过搭建机器人体感控制系统验证了算法的可行性.在相同实验条件下测得算法的平均识别率为95.2%,平均识别时间为32.5 ms.与其他动作识别算法比较,证明了算法的识别率较高、实时性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党宏社	陕西科技大学电气与信息工程学院	100	549	13.0	17.0
2	强华	陕西科技大学电气与信息工程学院	5	36	3.0	5.0
3	侯金良	陕西科技大学电气与信息工程学院	3	10	2.0	3.0
4	张梦腾	陕西科技大学电气与信息工程学院	2	8	2.0	2.0