基于运动复合特征的人体行为识别算法

• 作者: 许荟蓉
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect 数据融合 卡尔曼滤波算法 人体行为模型
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 仪器研制与开发
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4132字
• 语种: 中文

摘要

针对单台Kinect设备存在遮挡、传感数据丢失或错误等问题,文章引入了一种双Kinect测量3D人体关节信息的行为识别算法,首先结合Kinect下人体关节点的三维结构,利用两台kinect体感设备从不同视角采集人体行为数据,并通过两台Kinect设备空间坐标系的转化,为后续数据融合打下基础;同时,引入可信度参数、关节点变权重对采集的异常数据进行处理,并以改进卡尔曼滤波算法对缺失的关节点数据进行预测,以精准、完整的表征人体行为模型,进行人体行为识别.最后,通过实验分析,表明该算法在人体行为节点被遮挡状态下,仍能够通过数据融合方法,补足缺失的关节空间位置数据,实现对人体行为的全方位捕捉和识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许荟蓉	延安大学体育学院	23	17	3.0	3.0