一种结合深度信息的人体行为识别方法

摘要：

针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用.提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法.首先,对于识别中提取人体运动目标时,利用深度图中物体表面法向量提取运动目标的边缘;同时结合加权累计帧差法获取运动模板.其次,结合深度连续性提取非人体区域(人体与动作的交互区域)并进行描述,作为人体行为表示的一部分.最后利用支持向量机(support vector machine)进行训练和识别.实验部分在CAD-120数据集中测试,通过与一些现有的人体行为识别方法相比较,动作识别准确率提高了5％左右.

关键词：人体动作识别、时空图像分割、交互区域、支持向量机

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省自然科学基金项目2013011017-6

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：244-249,259