基于骨架特征的人体动作分类研究

• 作者: 庾晶 葛军 郭林
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 动作分类 姿势识别 骨架特征 多分类SVM
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.08.017

摘要

为了能够在丰富复杂的网络信息中快速找到所需图片,提出一种基于骨架特征的人体上半身动作分类方法,以提高相应图片的检索效率.对人体运动图片进行人体运动时上半身姿势识别,得到能够表示人体位置、方向以及大小的"火柴人模型"(即骨架特征),使用矩阵形式对提取到的骨架特征进行描述.为了校正因距离和位置变化造成的尺度差异,对特征矩阵进行归一化处理,然后使用多分类SVM方法对提取的骨架特征进行训练,得到可以对不同动作进行分类的分类器.以收集到的人体运动图片作为测试数据库进行实验,实验结果表明,该算法的分类准确率达到97.36%,能够很好地对人体动作进行分类.同时,在Buffy数据库上进行图片检索对比实验,实验结果表明,所提算法的分类准确率更高,更好地提高了图片检索效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭林	南京邮电大学物联网学院	4	4	1.0	1.0
2	庾晶	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	2	1.0	1.0
3	葛军	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	2	1.0	1.0