Kinect骨骼数据驱动的人体动作二维特征融合与动作识别

• 作者: 唐家康 张成权 汪志峰
• 来源期刊: 安庆师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect 动作识别 骨骼数据 二维空间特征
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 77-83
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13757/j.cnki.cn34-1328/n.2020.01.014

摘要

针对在高噪声环境中人体动作识别存在准确度和稳定性不高的问题,本文采用二维空间特征融合的方法,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作识别算法.从人体三视图的投影来提取运动特征,可以消除人体自遮挡的影响.针对人体复杂动作,算法采用分层策略.利用Kinect获得的骨骼关节点坐标,根据人体三视图投影提取二维空间的人体关节角特征,并运用支持向量机(SVM)方法对动作进行粗分类;进一步提取二维投影平面内的关节位置矢量、角速度和加速度特征,运用隐马尔可夫模型(HMM)的方法对动作进行细分类.利用本文方法对公开数据集MSR Action 3D实验,平均识别率达93.37％,实验结果表明,该方法准确性较高,鲁棒性较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪志峰	安庆师范大学计算机与信息学院	3	0	0.0	0.0
3	张成权	安庆师范大学计算机与信息学院	1	0	0.0	0.0
7	唐家康	安庆师范大学计算机与信息学院	1	0	0.0	0.0