基于深度图像与骨骼数据的行为识别

发布时间：2017-09-16 05:22

  本文关键词：基于深度图像与骨骼数据的行为识别

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【摘要】：为了充分利用深度图像与骨骼数据进行人体行为识别,提出了一种基于深度图形与骨骼数据的多特征行为识别方法。该算法的多特征包括深度运动图(DMM)特征与四方形骨骼特征(Quad)。深度图像方面,将深度图像投影到一个笛卡尔坐标系的三个平面获得深度运动图特征。骨骼数据方面,提出四方形骨骼特征,它是骨骼坐标的一种标定方式,得到的结果只与骨骼姿态有关。同时提出一种多模型概率投票的分类策略,减小了噪声数据对分类结果的影响。所提方法在MSR-Action3D和DHA数据库进行实验,实验结果表明,所提算法有着较高的识别率与良好的鲁棒性。
【作者单位】： 常州大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 深度图像 骨骼数据 行为识别 深度运动图 四方形骨骼特征
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61063021) 江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015027-12)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言行为识别是计算机视觉与模式匹配中的一个热门问题,每天人们都会遇到许多潜在的人机交互。尽管这些年许多学者对行为识别做了许多卓越的贡献,识别人类行为仍然是一个巨大的挑战。早期的行为识别主要对视频进行处理。随着图像技术与硬件的发展,利用微软Kinect或华硕Xtion，

本文编号：861134