基于Kinect骨骼跟踪功能的骨骼识别系统研究

每种生物特征识别技术都有自己的优势和不足，常见的几种生物特征识别技术在识别的距离和与用户的接触性上存着局限。为满足远距离和非接触性的识别需求，本文提出了一种基于Kinect的骨骼识别方法。 Kinect是微软推出的Xbox360游戏机的外设，本文将Kinect作为信息采集设备，对被识别人体获取的深度图像和骨骼信息进行识别。骨骼识别的特点是将人体测量学与步态识别学进行融合，综合生理特征和行为特征进行识别。具体来讲，首先，骨骼识别系统通过Kinect摄像机的骨骼跟踪功能提取人体静态骨骼信息；然后，利用双腿关节角度或3D运动人体轮廓描述步态特征；最后，综合二者识别结果完成身份鉴定。本文主要内容如下： 给出了静态骨骼识别的定义，建立了静态骨骼数据库。静态骨骼识别由三部分组成：骨骼信息获取、骨骼特征提取和分类器设计。本文对骨骼特征提取和分类器设计进行了深入研究。介绍了四种分类器：欧式距离分类器、改进的欧氏距离分类器、级联分类器、决策树分类器，并通过大量的实验比较不同算法的性能优劣。 建立了步态数据库。步态识别分为三部分：步态信息获取、步态特征提取和分类器设计。本文对步态特征提取方法进行了深入研究，提出了两种步态描述方法：双腿关节点角度和三维人体轮廓描述子，着重论述了三维人体轮廓描述子提取步态特征的方法。采用最近邻分类器和最近模板分类器对这两种步态描述方法进行实验并分析结果。