基于关节数据的人体动作识别

• 作者: 徐寅鹏 李秋洁 臧严
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 关节数据 动作识别 特征提取 DTW
• 年，卷（期）: 2019,（9X）
• 页码范围: 200-203
• 页数: 4页
• 分类号: TP3

摘要

借助MSRC-12人体动作数据集中的动作样本数据,选取80个不同人体的相同动作序列作为训练数据,构建动作模板,选取除上述80个样本外的400个动作序列作为测试数据,分别提取两者骨骼向量的角度特征,运用动态时间规整算法(DTW)进行模板匹配,从而识别出人体典型动作。实验结果表明,不同人体执行的同一动作的多个样本作为训练模板时能够有效识别人体动作,但是在输入的动作序列与模板在时间上有一定差距时、次要部位的角度特征的变化占主要地位时会影响识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐寅鹏	南京林业大学机械电子工程学院	2	0	0.0	0.0
2	臧严	南京林业大学机械电子工程学院	2	0	0.0	0.0
3	李秋洁	南京林业大学机械电子工程学院	17	45	4.0	6.0