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基于骨骼向量夹角的人体动作识别算法

         

摘要

Human action recognition is a hot research topic in the field of computer vision,especially in intelligent household. Due to action feature extraction is affected by various aspects of factors like environment and diversity of action itself,it makes action recognition becomes more difficult,so KINECT camera is used for feature extraction,and action descripting and optimizing of the extracted feature data are carried out. Neural network is used to train feature data to make this method achieve good performance. Comparative experimental results verify the effectiveness of this method.%人体动作识别是计算机视觉领域的研究热点,特别是在智能家居中,由于动作特征提取受到环境等各方面的干扰以及动作本身的多样性,使其识别难度更大.利用KINECT摄像头进行特征提取;对提取到的特征数据进行动作描述及优化;采用神经网络对特征数据进行训练,方法取得了较好的性能.对比性实验结果验证了方法的有效性.

著录项

  • 来源
    《传感器与微系统》 |2018年第2期|120-123|共4页
  • 作者单位

    河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;

    河北省大数据计算重点实验室,天津300401;

    河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;

    河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;

    华北科技学院河北省物联网数据采集与处理工程技术研究中心,河北廊坊065201;

    河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工神经网络与计算;
  • 关键词

    动作识别; KINECT; 动作描述; 样本优化;

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