基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法

发布时间：2017-10-12 01:10

  本文关键词：基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法

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【摘要】：针对现有的复杂背景下人体动作姿势训练与识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法。从Kinect获取骨骼姿势特征点数据,计算姿势特征矢量;将当前的实时姿势特征矢量与预设的标准姿势特征矢量进行匹配比较,实时反馈两者姿势的匹配度,达到姿势识别的目的。实验结果表明,该方法能有效地进行人体动作姿势的匹配识别,识别准确率较高、实时性较强,具有良好的可扩展性。
【作者单位】： 重庆邮电大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： Kinect 姿势识别 模版匹配 骨骼数据 特征矢量
【基金】：重庆市自然科学基金项目(CSTC、2012jjA40027) 重庆教委科学技术研究基金项目(KJ130518) 国家社会科学基金项目(13CGL146)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言人体动作姿势识别针对的是静态对象,比如人体体势或某个身体部位的姿态识别。本文的研究对象是人体整体的动作姿势。常用的人体动作姿势识别方法主要有3类[1],本文所使用的方法则是基于模板匹配的识别算法。在现有的人体动作姿势识别研究中,大多数工作是基于传统的单目视

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本文编号：1015813