实时动作识别方法研究

摘要：

针对传统RGB视频中动作识别算法时间复杂度高而识别准确率低的问题,提出一种基于深度图像的动作识别方法.该方法首先对深度图像在三投影面系中进行投影,然后对三个投影图分别提取Gabor特征,最后使用这些特征训练极限学习机分类器,从而完成动作分类.在公开数据集MSR Action3D上进行了实验验证,该方法在三组实验上的平均准确率分别为97.80%、99.10%和88.35%,识别单个深度视频的用时小于1 s.实验结果表明,该方法能够对深度图像序列中的人体动作进行有效识别,并基本满足深度序列识别的实时性要求.

关键词：深度图像、投影、Gabor特征、极限学习机、动作识别

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61162016,61562057;甘肃省国际科技合作项目144WCGA162;甘肃省自然科学基金145RJZA080;兰州交通大学校青年基金项目2013009,2013005

在线出版日期：2017-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-31