基于深度图像的人体行为识别算法研究

摘要

近年来,人体行为识别已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。为避免传统RGB图像受光照干扰的不足,提出一种基于深度图像的人体行为识别改进算法。首先,将深度图像投影到三个正交的笛卡尔平面坐标系上获得深度运动图;然后,在深度运动图上训练三个方向的卷积神经网络模型;最后,把测试集深度运动图的识别概率进行平均值输出。所提算法在MSR Action3D数据库进行实验,实验结果表明该算法有着较高的识别率,验证该算法模型的有效性。