【摘要】：人的動(dòng)作識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),具有重要的學(xué)術(shù)研究意義和巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的基于RGB圖像序列的動(dòng)作識(shí)別方法受光照、背景等因素的影響較大。近年來(lái),隨著低成本深度相機(jī)的誕生,基于RGB-D圖像序列的動(dòng)作識(shí)別方法受到了越來(lái)越多的關(guān)注。本文提出一種基于多特征融合的動(dòng)作識(shí)別方法,利用隨機(jī)森林學(xué)習(xí)框架融合深度特征和時(shí)空特征,識(shí)別RGB-D圖像序列中人的動(dòng)作。從深度圖像序列中提取人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息,提出了兩種新的深度特征:位移特征和部件中心特征。位移特征捕捉了關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)信息,描述了人體運(yùn)動(dòng)時(shí)的三維結(jié)構(gòu)變化。根據(jù)人體的自然結(jié)構(gòu)將關(guān)節(jié)點(diǎn)劃分為五個(gè)身體部件,每個(gè)部件對(duì)應(yīng)一個(gè)中心點(diǎn),將部件中心點(diǎn)到人體中心點(diǎn)之間的距離作為該部件的權(quán)值;從深度圖像序列中提取一系列關(guān)鍵幀,將時(shí)序相鄰的兩個(gè)關(guān)鍵幀中同一部件的權(quán)值之差作為部件中心特征,它捕獲了各個(gè)身體部件中心點(diǎn)的時(shí)序運(yùn)動(dòng)信息。從RGB圖像序列中提取描述人體運(yùn)動(dòng)信息和表觀信息的時(shí)空特征。首先采樣稠密軌跡,并通過(guò)前景提取技術(shù)篩選軌跡,去除無(wú)關(guān)背景的干擾,然后利用詞袋模型構(gòu)建時(shí)空特征。為了有效融合互補(bǔ)的深度特征和時(shí)空特征,提出一種基于隨機(jī)森林的學(xué)習(xí)框架。在MSR Daily Activity3D數(shù)據(jù)集和MSR Action3D數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠有效地識(shí)別RGB-D圖像序列中人的動(dòng)作。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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