基于立體視覺的人體動作識別方法研究.pdf

1、人體動作識別研究涉及了很多學科，比如計算機視覺、機器學習、模式識別、信號處理、數字圖像處理、人工智能等，具有非常重要的理論研究價值。同時人體動作識別技術也有很廣闊的應用前景，可以應用在監(jiān)控系統(tǒng)、視頻分析、智能機器人、人機交互等許多領域。由于人體形態(tài)差異及運動習慣的不同，在不同情況下相同的動作變化差異較大，然而不同的動作之間也可能變化差異較小。同時視角變化、光照條件、遮擋等問題都會影響識別的結果。因此，人體動作識別研究面臨的挑戰(zhàn)和困難非常

2、大。本文基于Kinect體感設備獲取的三維骨骼追蹤數據，重點研究室內的人體日常動作識別問題，并設計了一個動作識別系統(tǒng)，主要研究工作如下:
　　1)人體動作識別研究中最關鍵的步驟是提取動作特征和選擇識別算法。本文采用Kinect體感設備獲取深度圖像，并通過其SDK獲取20個人體骨骼點的三維位置信息。在此基礎上，提出了一種基于形狀直方圖的特征提取方法，該特征具有縮放和平移不變性。
　　2)在選擇識別算法的研究中，通過分析動作特征

3、的特點，發(fā)現人體動作是一系列的時空連續(xù)的靜態(tài)姿態(tài)，相當于是可觀察的輸出狀態(tài)序列，因此選用隱馬爾可夫模型(HMM)進行訓練和識別，提出了一種基于HMM模型的動作識別算法。
　　3)為完成研究工作，本文設計并實現了一個動作識別系統(tǒng)，同時建立了一個室內動作數據庫，包含不同的人在不同的視角下完成的7種類型的動作，并在此數據庫和公開的MSR-Action3D數據庫上進行了大量的實驗測試。實驗測試結果表明提取的動作識別算法取得了良好的識別效果