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一种基于关键帧的人体行为识别方法
  • ISSN号:1002-1582
  • 期刊名称:《光学技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
  • 相关基金:国家自然科学基金(61673276,61603255和61374039)支持; 上海青年科技英才扬帆计划(17YF1427000)部分支持
中文摘要:

为了提高人体动作识别的准确率和实时性,提出了一种基于关键帧的人体行为识别新方法。用Kinect提取人体骨架信息(各关节点的3D坐标),将中心点(人体基准参考点)分别与其他各关节点作结构向量,根据空间不变性选取中心向量,计算各个结构向量和中心向量之间的夹角,并将夹角的角速度作为一种新的姿态描述特征,利用AP(Affinity Propagation)聚类算法提取关键帧,利用SVM将得到的关键帧进行动作序列的分类。在Cornell Activity Dataset-60(CAD-60)数据库实验结果表明,新方法具有良好的识别能力。

英文摘要:

In order to improve the accuracy and real time of human action recognition,a new method about recognition of human behavior based on key frame is proposed.The information(coordinates of all human joints)of human skeleton is extracted and the structural vectors based on the center(body baseline reference point)and each other joints are constituted.According to the invariance of spatial,the angular velocities of joint angles are calculated between the respective structural vectors.The center vector is considered as a new feature.The AP clustering algorithm is used to extract key frames.The key frames are classified by SVM.The results of experiment at Cornell Activity Dataset-60(CAD-60)show that the algorithm has a good recognition rate.

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期刊信息
  • 《光学技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国防科工委
  • 主办单位:中国兵工学会 北京理工大学 中国北方光电工业总公司
  • 主编:夏阳
  • 地址:北京海淀中关村南大街5号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:gxjs@bit.edu.cn
  • 电话:010-68913628 68948720
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1582
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1879/O4
  • 邮发代号:2-830
  • 获奖情况:
  • 中国兵器工业总公司优秀期刊一等奖,首届国防科工委优秀期刊二等奖,美国工程索引(EI)对本刊论文的收录率为87%
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:12855