基于Kinect的动作识别系统

发布时间：2019-07-12 17:17

【摘要】：人体动作识别作为人机交互中的一个重要领域,近年来,逐渐引起了人们的广泛关注。动作识别在游戏、医疗、手语识别、教育等方面都有广泛的应用,尤其是以Kinect为代表的深度摄像机的出现,更给这一领域带来了勃勃生机。和传统的RGB摄像机不同,Kinect可以捕捉到彩色数据、深度数据和骨骼数据,从而为精确识别人体动作提供了可能。本文首先简要介绍了动作识别中一些常用算法、Kinect工作原理和本文中用到的数据库。在传统骨骼特征的基础上,将两种骨骼特征进行组合,作为新的特征送入分类器。与传统的隐马尔科夫模型(HMM)在动作识别中的应用不同,本文提出了一种基于两层近邻传播(AP)的姿势选择方法,并将其应用到HMM中。在动作识别软件平台方面,以Visual Studio和MATLAB混合编译为基础,设计实现了一个基于MFC的动作识别软件系统,该软件能够对Kinect获得的骨骼数据进行实时动作识别。本文的主要工作可概括为以下几个方面:1、研究分析了动作识别的基本算法和骨骼数据的特点。在传统特征的基础上,将成对骨骼节点间相对位置特征和骨骼角度特征结合起来,组合成新的特征。通过大量实验和分析,选择合适维度的成对骨骼节点间相对位置特征和角度特征,送入训练器进行训练。2、在HMM动作识别方法的基础上,对该算法的初始化过程进行改进。提出了基于两层AP的姿势选择方法,并将该方法选择出来的姿势作为隐状态。在MSR Action3D和UTKinect两个数据库上的仿真结果表明,该方法不仅避免了K-Means和HMM参数初始化导致的不稳定因素,而且通过两层AP选择出来的姿势能够很好地表示该类动作的各个序列,也能很好地表示HMM的隐状态,使整个模型具有较高的识别率。3、将所提出的算法应用于实际动作识别系统的开发当中,设计实现了一个能够实时获取Kinect骨骼数据并对其进行动作行识别的一个软件系统平台。该系统不仅能够作为一个Kinect骨骼数据采集系统,也能够对经过训练的各种动作进行准确识别。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP11

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本文编号：2513852