基于骨架平衡的3D人体异常行为识别方法仿真

摘要

为提高对人体异常行为的识别精准度,提出基于3D骨架的人体异常行为识别算法优化方法。根据3D骨架结构信息,建立人体3D骨架模型,依据关节点的运动速度及坐标变化,提取各动作的相关运动特征。通过搭建概率协作分类器,完成对3D骨架对应行为的分类。针对动作行为识别表征向量建立对应分类识别模型,设定人体骨架平衡参数,在先验信息的基础上训练最优系数向量,建立异常行为模型库。根据任意运动特征分布特点,排除异常干扰数据,建立隶属度函数集合确定动作主次结构,计算出每个运动特征权重值,识别异常行为。实验结果表明,所提方法具备良好的识别性能,识别准确度高,延迟小。