一种基于关节点信息的人体行为识别新方法

被引：70

作者：

田国会 ^{[1
]}

尹建芹 ^{[1
,2
]}

韩旭 ^{[1
]}

于静 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东大学控制科学与工程学院

[2] 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室

来源：

机器人 | 2014年 / 36卷 / 03期

关键词：

人体行为识别; 人体关节点; 行为表示; 动态时间规整;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人]; TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

081102 [检测技术与自动化装置]; 140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

为了提高机器人服务的主动性与智能性,使用Kinect体感设备获取人体的关节点数据解决人体行为识别问题.首先,利用Kinect采集人体关节点坐标,构造用于表示人体结构的3维空间向量,然后计算结构向量之间的角度和向量模的比值,进行人体姿态描述,同时以一段时间内连续的姿态序列作为行为表示特征量,最后选用动态时间规整(DTW)算法计算测试行为模板与参考行为模板之间的相似度以实现行为识别.实验结果表明,选用的行为表示特征量具有旋转与平移不变性.另外,对人在日常生活中的6种行为进行了识别实验,结果表明本文的行为识别算法可以取得较好的识别效果.

引用

页码：285 / 292

页数：8

共 4 条

[1]

Human activity analysis.[J].J.K. Aggarwal;M.S. Ryoo.ACM Computing Surveys (CSUR).2011, 3

[2]

A survey of vision-based methods for action representation; segmentation and recognition.[J].Daniel Weinland;Remi Ronfard;Edmond Boyer.Computer Vision and Image Understanding.2010, 2

[3]

行为分析算法综述 [J].

谷军霞 ;

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王生进 .

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[4]

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