本文關(guān)鍵詞：三維動(dòng)作識(shí)別時(shí)空特征提取方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的彩色視頻中動(dòng)作識(shí)別算法成本高,且二維信息不足導(dǎo)致動(dòng)作識(shí)別效果不佳的問(wèn)題,提出一種新的基于三維深度圖像序列的動(dòng)作識(shí)別方法。該算法在時(shí)間維度上提出了時(shí)間深度模型(TDM)來(lái)描述動(dòng)作。在三個(gè)正交的笛卡爾平面上,將深度圖像序列分成幾個(gè)子動(dòng)作,對(duì)所有子動(dòng)作作幀間差分并累積能量,形成深度運(yùn)動(dòng)圖來(lái)描述動(dòng)作的動(dòng)態(tài)特征。在空間維度上,用空間金字塔方向梯度直方圖(SPHOG)對(duì)時(shí)間深度模型進(jìn)行編碼得到了最終的描述符。最后用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行動(dòng)作的分類(lèi)。在兩個(gè)權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)MSR Action3D和MSRGesture3D上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法識(shí)別率分別達(dá)到了94.90%(交叉測(cè)試組)和94.86%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠快速對(duì)深度圖像序列進(jìn)行計(jì)算并取得較高的識(shí)別率,并基本滿(mǎn)足深度視頻序列的實(shí)時(shí)性要求。
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;河南城建學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 動(dòng)作識(shí)別 三維深度圖像 方向梯度直方圖 時(shí)空金字塔 深度運(yùn)動(dòng)圖
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大國(guó)際合作項(xiàng)目(61210005);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61331021)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別中,人體動(dòng)作識(shí)別[1-2]是一個(gè)非常活躍的領(lǐng)域,并且在自然人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能視頻監(jiān)控和多媒體搜索領(lǐng)域中有很多潛在的應(yīng)用。由于不同類(lèi)動(dòng)作之間的相似性、同類(lèi)動(dòng)作的多變性、復(fù)雜的背景和光照等因素影響,準(zhǔn)確地識(shí)別人體動(dòng)作仍然是個(gè)富有挑戰(zhàn)

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本文編號(hào)：486584