基于骨架信息的人体动作识别研究

发布时间：2022-12-04 07:16

　　人机交互（Human-Computer Interaction）是指人与计算机之间的信息交换过程。如今,人机交互在人工智能时代起到重要作用,并朝着以用户为中心、个性化的生物识别以及全方位感知等方面发展。随着计算机技术的发展,人机交互已经在互联网产品中占据重要地位。在多种交互模式中,自然人机交互是强调以人为中心的交互方式,如语音交互、体态语言交互和其他姿态语言交互,这种交互方式让人和计算机的交流变得更加自然与通畅,因此应用前景更加可观。自然人机交互包含体感交互,它是计算机设备“感知”人的各种行为、语言以及表情等,从而实现人与计算机之间信息的交换。本文就以体感交互为前提,通过识别手部静态动作,然后将识别到手部动作的瞬间看作交互行为的开始,追踪手部的连续运动轨迹,从而实现简单的实时交互。人体动作识别作为人工智能领域的一个分支,在人机交互、虚拟现实、异常行为检测、智能家居以及运动分析等多领域得到广泛的应用。因此,越来越多的学者会把时间和经历投入到该方面的研究中来。其中,基于人体姿态的自然人机交互中存在动作识别准确率低,连续动作区分度差等问题。于是本文提出一种基于骨架信息的人体动作识别与实时交互... 

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 人体动作识别的研究现状
        1.2.2 基于骨架的人体动作识别研究现状
    1.3 本文的主要研究内容
    1.4 本文的组织结构
2 相关理论与技术
    2.1 人体关键点检测方法
    2.2 实验数据的获取与预处理
        2.2.1 人体关键点标定顺序
        2.2.2 数据集的获取与处理
    2.3 目标跟踪算法
        2.3.1 Sort多目标追踪算法
        2.3.2 Deep Sort多目标追踪算法
    2.4 长短期记忆神经网络
    2.5 本章小结
3 人体姿态估计
    3.1 人体姿态估计算法
    3.2 姿态估计结果
    3.3 本章小结
4 动作识别方法与实时交互
    4.1 堆叠模型
        4.1.1 堆叠模型的搭建
        4.1.2 动作分类
    4.2 运动追踪与实时交互
    4.3 本章小结
5 实验结果与分析
    5.1 实验数据
    5.2 实验环境
    5.3 动作识别实验结果
        5.3.1 人体动作识别实验结果
        5.3.2 人体动作识别评价标准
    5.4 对比实验
        5.4.1 人体姿态估计对比实验
        5.4.2 动作识别对比实验
    5.5 本章小结
结论
参考文献
在学研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进的深度神经网络的人体动作识别模型[J]. 何冰倩,魏维,张斌,高联欣,宋岩贝.  计算机应用研究. 2019(10)
[2]基于深度学习与运动信息的动作识别算法[J]. 吴志攀,郑中韦.  计算机工程与设计. 2018(08)
[3]面向人机交互的快速人体动作识别系统[J]. 桑海峰,田秋洋.  计算机工程与应用. 2019(06)
[4]基于视频深度学习的时空双流人物动作识别模型[J]. 杨天明,陈志,岳文静.  计算机应用. 2018(03)
[5]基于时空与或图模型的视频人体动作识别方法[J]. 易唐唐.  控制工程. 2017(09)
[6]基于深度运动轨迹信息的人体动作描述算法[J]. 章国泰,高赞,张桦,薛彦兵,徐光平.  光电子·激光. 2017(01)
[7]利用骨架模型和格拉斯曼流形的3D人体动作识别[J]. 吴珍珍,邓辉舫.  计算机工程与应用. 2016(20)
[8]基于局部二进制描述符的高效动作识别方法[J]. 冯铭,陈军.  小型微型计算机系统. 2016(06)
[9]基于智能监控的独居老人室内异常行为检测[J]. 李一波,丁裕林.  计算机应用与软件. 2014(02)

硕士论文
[1]多模态人体动作识别研究[D]. 何俊佑.北京邮电大学 2019



本文编号：3707828