【摘要】：人體動(dòng)作識(shí)別作為人機(jī)交互中的一個(gè)重要領(lǐng)域,近年來(lái),逐漸引起了人們的廣泛關(guān)注。動(dòng)作識(shí)別在游戲、醫(yī)療、手語(yǔ)識(shí)別、教育等方面都有廣泛的應(yīng)用,尤其是以Kinect為代表的深度攝像機(jī)的出現(xiàn),更給這一領(lǐng)域帶來(lái)了勃勃生機(jī)。和傳統(tǒng)的RGB攝像機(jī)不同,Kinect可以捕捉到彩色數(shù)據(jù)、深度數(shù)據(jù)和骨骼數(shù)據(jù),從而為精確識(shí)別人體動(dòng)作提供了可能。本文首先簡(jiǎn)要介紹了動(dòng)作識(shí)別中一些常用算法、Kinect工作原理和本文中用到的數(shù)據(jù)庫(kù)。在傳統(tǒng)骨骼特征的基礎(chǔ)上,將兩種骨骼特征進(jìn)行組合,作為新的特征送入分類(lèi)器。與傳統(tǒng)的隱馬爾科夫模型(HMM)在動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用不同,本文提出了一種基于兩層近鄰傳播(AP)的姿勢(shì)選擇方法,并將其應(yīng)用到HMM中。在動(dòng)作識(shí)別軟件平臺(tái)方面,以Visual Studio和MATLAB混合編譯為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于MFC的動(dòng)作識(shí)別軟件系統(tǒng),該軟件能夠?qū)inect獲得的骨骼數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)作識(shí)別。本文的主要工作可概括為以下幾個(gè)方面:1、研究分析了動(dòng)作識(shí)別的基本算法和骨骼數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。在傳統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上,將成對(duì)骨骼節(jié)點(diǎn)間相對(duì)位置特征和骨骼角度特征結(jié)合起來(lái),組合成新的特征。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)和分析,選擇合適維度的成對(duì)骨骼節(jié)點(diǎn)間相對(duì)位置特征和角度特征,送入訓(xùn)練器進(jìn)行訓(xùn)練。2、在HMM動(dòng)作識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,對(duì)該算法的初始化過(guò)程進(jìn)行改進(jìn)。提出了基于兩層AP的姿勢(shì)選擇方法,并將該方法選擇出來(lái)的姿勢(shì)作為隱狀態(tài)。在MSR Action3D和UTKinect兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上的仿真結(jié)果表明,該方法不僅避免了K-Means和HMM參數(shù)初始化導(dǎo)致的不穩(wěn)定因素,而且通過(guò)兩層AP選擇出來(lái)的姿勢(shì)能夠很好地表示該類(lèi)動(dòng)作的各個(gè)序列,也能很好地表示HMM的隱狀態(tài),使整個(gè)模型具有較高的識(shí)別率。3、將所提出的算法應(yīng)用于實(shí)際動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)當(dāng)中,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)獲取Kinect骨骼數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行動(dòng)作行識(shí)別的一個(gè)軟件系統(tǒng)平臺(tái)。該系統(tǒng)不僅能夠作為一個(gè)Kinect骨骼數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),也能夠?qū)?jīng)過(guò)訓(xùn)練的各種動(dòng)作進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP11

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5 李擬s，

本文編號(hào)：2513852