基于骨骼关键点检测的多人行为识别

• 作者: 李梦荷 许宏吉 石磊鑫 赵文杰 李娟
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: OpenPose算法 骨骼关键点提取 姿态特征提取 SVM分类器
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体|Computer Graphics & Multimedia
• 页码范围: 138-143
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200300042

摘要

人体行为识别(Human Activity Recognition,HAR)技术是计算机视觉领域的研究热点,目前多人HAR的研究仍存在很多技术难点.针对多人HAR中人数判断不准确、特征提取难度大导致行为识别准确率低的问题,提出了一种基于骨骼关键点检测的多人行为识别系统.该系统将骨骼点提取与动作识别相结合,首先对原始视频进行图像帧提取,然后通过OpenPose算法得到人体骨骼关键点数据来对人体进行检测并标注,最后根据骨骼点的特点提取人体姿态特征.同时,为准确描述特征之间的关系,提出了一种基于帧窗口矩阵的特征描述方法,该方法将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器以完成多人行为识别.选择UT-Interaction和HMDB51这两个公开的数据集中的10类日常典型行为作为测试对象,实验结果表明,所提方法可以有效提取图像中的多人骨骼关键点信息,且其对10类日常典型行为的平均识别准确率达86.25％,优于对比的其他已有方法.