本文關(guān)鍵詞：融合骨架特征和時(shí)空興趣點(diǎn)特征的動(dòng)作識(shí)別及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人體動(dòng)作識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要課題,在人機(jī)交互,視頻監(jiān)控,體感游戲等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。近年來,隨著深度傳感技術(shù)的迅猛發(fā)展,基于深度信息的動(dòng)作識(shí)別成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。如何在復(fù)雜場(chǎng)景下準(zhǔn)確計(jì)算出人體動(dòng)作特征是動(dòng)作識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵問題,有著重要的研究?jī)r(jià)值。本文主要研究融合人體骨架特征和時(shí)空興趣點(diǎn)特征的動(dòng)作識(shí)別方法以及動(dòng)作識(shí)別技術(shù)在人機(jī)交互活動(dòng)中的應(yīng)用。(1)本文提出了視角無關(guān)的人體骨架特征來表示動(dòng)作姿態(tài),提出了一種時(shí)空興趣點(diǎn)描述子來建模運(yùn)動(dòng)過程中的細(xì)節(jié)變化,并使用特征融合框架來融合兩種互補(bǔ)特征。首先,使用Kinect傳感器分別獲取人體運(yùn)動(dòng)的骨架點(diǎn)坐標(biāo)和深度圖像序列,通過中值濾波等操作提高了信息的可信度。對(duì)于骨架點(diǎn)坐標(biāo),構(gòu)建視角無關(guān)的局部坐標(biāo)系并計(jì)算骨架點(diǎn)的相對(duì)偏轉(zhuǎn)角,將統(tǒng)計(jì)出的角度直方圖作為其特征描述;對(duì)于深度圖像序列,檢測(cè)序列中的時(shí)空興趣點(diǎn)并在興趣點(diǎn)周圍立方體區(qū)域施內(nèi)加自定義的描述子來計(jì)算時(shí)空興趣點(diǎn)特征。其次,對(duì)骨架初始特征進(jìn)行時(shí)域建模,作為全局動(dòng)作特征。對(duì)時(shí)空興趣點(diǎn)初始特征使用詞袋模型來提煉和簡(jiǎn)化特征表示,作為局部動(dòng)作特征。再次,對(duì)兩特征進(jìn)行降維歸一化等操作并融合。最后,使用支持向量機(jī)的方法來訓(xùn)練分類模型以及識(shí)別動(dòng)作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種特征具有很好的互補(bǔ)性,本文提出的方法在復(fù)雜場(chǎng)景下可以取得較好的識(shí)別效果。(2)本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款基于人體動(dòng)作識(shí)別的交互應(yīng)用系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊,連續(xù)動(dòng)作分割模塊,動(dòng)作識(shí)別模塊和模型交互模塊。該系統(tǒng)可以在真實(shí)場(chǎng)景中很好的識(shí)別人體動(dòng)作,并根據(jù)識(shí)別結(jié)果在Unity3D虛擬場(chǎng)景中完成人機(jī)交互,有著良好的交互體驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：人體動(dòng)作識(shí)別 深度信息 特征融合 人機(jī)交互
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 論文研究目的和意義9-10
• 1.2 論文研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 基于深度信息的動(dòng)作識(shí)別研究現(xiàn)狀12-24
• 2.1 引言12-13
• 2.2 基于深度信息的動(dòng)作特征描述13-20
• 2.2.1 基于 3D輪廓特征13-15
• 2.2.2 基于骨架點(diǎn)和身體部分追蹤15-16
• 2.2.3 基于局部時(shí)空特性16-17
• 2.2.4 基于 3D光流特征17-19
• 2.2.5 基于局部占有特征19-20
• 2.3 基于特征融合的人體動(dòng)作識(shí)別方法20-22
• 2.4 動(dòng)作識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 融合骨架特征和時(shí)空興趣點(diǎn)特征的動(dòng)作識(shí)別24-48
• 3.1 引言24
• 3.2 基于骨架節(jié)點(diǎn)的動(dòng)作特征24-30
• 3.2.1 人體骨架特征24-25
• 3.2.2 視角無關(guān)的骨架特征25-29
• 3.2.3 骨架特征時(shí)域建模方法29-30
• 3.3 基于時(shí)空興趣點(diǎn)的動(dòng)作特征30-34
• 3.3.1 時(shí)空興趣點(diǎn)檢測(cè)算子31-33
• 3.3.2 時(shí)空興趣點(diǎn)描述算子33-34
• 3.4 動(dòng)作特征融合34-37
• 3.4.1 基于K-means的詞袋模型34-37
• 3.4.2 基于主成分分析的特征降維37
• 3.5 支持向量機(jī)模型37-39
• 3.6 實(shí)驗(yàn)39-46
• 3.6.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)39-41
• 3.6.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理41-43
• 3.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-46
• 3.7 本章小結(jié)46-48
• 第4章 基于動(dòng)作識(shí)別的交互應(yīng)用48-59
• 4.1 引言48
• 4.2 交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)48-57
• 4.2.1 動(dòng)作數(shù)據(jù)采集模塊49-50
• 4.2.2 連續(xù)動(dòng)作分割模塊50-54
• 4.2.3 動(dòng)作識(shí)別模塊54-56
• 4.2.4 交互模塊56-57
• 4.3 系統(tǒng)演示效果57-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論與展望59-61
• 工作總結(jié)59-60
• 未來展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-66
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單66-67
• 致謝67

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5 李擬s，

本文編號(hào)：335673