基于kinect人體骨架模型的人體動(dòng)作識(shí)別研究.pdf

1、人體動(dòng)作識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題。人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、影視動(dòng)作制作、人機(jī)交互、運(yùn)動(dòng)分析與醫(yī)學(xué)康復(fù)等諸多領(lǐng)域，創(chuàng)造了巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。本文在分析了人體動(dòng)作識(shí)別的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和相關(guān)動(dòng)作識(shí)別算法的基礎(chǔ)上，基于kinect人體骨架模型，展開(kāi)了人體動(dòng)作識(shí)別研究。本文所做的主要工作如下：
　?。?）首先，構(gòu)建了動(dòng)作識(shí)別特征向量。論文通過(guò)kinect設(shè)備提取動(dòng)作視頻中人體骨架的空間位置特征信息，在此

2、基礎(chǔ)上，結(jié)合人體動(dòng)作的靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)屬性構(gòu)建了本文中進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別的特征向量。
　?。?）其次，提出了新的幀選擇模型。在對(duì)動(dòng)作視頻進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，并不是所有的幀圖像都是對(duì)識(shí)別有利的，有些幀甚至?xí)煜齽?dòng)作類別，影響最終的識(shí)別效果，提出了基于累積運(yùn)動(dòng)能量算法的幀選擇模型，該模型將極大地提高識(shí)別效率，減少運(yùn)算量，縮短運(yùn)行時(shí)間。
　　（3）然后，本文構(gòu)建了基于模糊支持向量機(jī)的人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)獲得的特征向量首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其次