实时动作识别方法研究

• 作者: 党建武 杜晓刚 王松 王阳萍
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图像 投影 Gabor特征 极限学习机 动作识别
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0113

摘要

针对传统RGB视频中动作识别算法时间复杂度高而识别准确率低的问题,提出一种基于深度图像的动作识别方法.该方法首先对深度图像在三投影面系中进行投影,然后对三个投影图分别提取Gabor特征,最后使用这些特征训练极限学习机分类器,从而完成动作分类.在公开数据集MSR Action3D上进行了实验验证,该方法在三组实验上的平均准确率分别为97.80%、99.10%和88.35%,识别单个深度视频的用时小于1 s.实验结果表明,该方法能够对深度图像序列中的人体动作进行有效识别,并基本满足深度序列识别的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党建武	兰州交通大学电子与信息工程学院	205	1363	18.0	23.0
2	王阳萍	兰州交通大学电子与信息工程学院	104	752	16.0	22.0
3	王松	兰州交通大学电子与信息工程学院	15	41	4.0	5.0
4	杜晓刚	兰州交通大学电子与信息工程学院	21	81	5.0	7.0