基于骨骼轨迹聚合模型的课堂交互群体发现

• 作者: 高岩 闫秋艳 夏士雄 张紫涵
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 交互群体 骨骼数据 轨迹聚类 课堂交互
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 人机交互|Human-Machine Interaction
• 页码范围: 334-339
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.201000036

摘要

传统的课堂行为识别方法侧重于交互行为本身的辨识,而非群体发现.课堂环境下实现交互群体的准确定位与发现,是进行个体行为识别的基础,但存在由遮挡造成的行为数据缺失问题.使用骨骼数据表示人体行为及运动轨迹,具有不受光线和背景干扰、数据表达简单等优点.针对骨骼数据的多人交互群体发现进行研究,提出了一种基于骨骼轨迹聚合模型的交互群体发现算法(Interactive Group Discovery Algorithm Based on Skeleton Trajectory Aggregation,IGSTA).首先,将骨骼数据标准化到以人为中心的坐标系,减小尺寸变化和初始位置不同对识别精度的影响;其次,提出了一种多核表示的骨骼轨迹聚合模型,准确描述了学生交互行为群体的变化;最后,对聚合后的骨骼轨迹进行聚类,实现交互群体发现.采用Kinect获取模拟的课堂学生交互行为视频,通过实验验证了该方法的有效性,即在骨骼节点缺失的情况下,仍可准确发现课堂环境下的学生交互群体.