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文檔簡介
1、不管是在現(xiàn)實生活中還是在科研領域內(nèi),人體運動識別都起著至關(guān)重要的作用。其研究成果可以應用于多個領域,如:安保系統(tǒng)、智能家居、體感交互等等。隨著技術(shù)的發(fā)展與革新,用于研究人體運動識別的體感設備層出不窮,如:kinect、psmove、wii等等。同時,科研工作者們也不遺余力地提出各種各樣的方法對采集到的運動數(shù)據(jù)進行處理與分析,然后對這些運動數(shù)據(jù)進行識別。
本文對---基于骨架和深度特征的人體運動識別---進行了研究,提出了一種基
2、于多模態(tài)的人體運動識別方法,并且同時實現(xiàn)了運動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和人體運動識別系統(tǒng)。本文主要完成了以下面3個方面的工作:第一,本文提出了軀體特征融合分類器(Bodypart Feature Fusion Classifier);第二,本文提出了一種新的人體運動識別方法即基于多模態(tài)特征以及骨架數(shù)據(jù)置信度的人體運動識別方法。通常在有遮擋的情況下,人體骨架特征會嚴重失真,從而導致識別結(jié)果受到了嚴重的影響,此時如果我們使用深度信息作為補充,則將會大大
3、提高識別的準確率;第三,本文實現(xiàn)了運動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和人體運動識別系統(tǒng)。首先我們通過kinect獲得三維人體骨架信息和深度信息,然后我們分別對這些信息進行處理,得到骨架特征和深度特征,最后使用支持向量機進行分類從而得到識別結(jié)果。
本文提出的分類器會自動計算并更新骨架特征和深度特征的權(quán)重,更加充分地利用了人體各模態(tài)的信息,提高了識別的準確率。本文提出的方法考慮到了現(xiàn)有很多識別方法的不足,并且兼顧了不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補性,同時擁有
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