基于kinect人体骨架模型的人体动作识别研究

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时间:2019-03-21

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1、学校代码:10270分类号:TP3学号:132201017上每啼絶乂爹硕±学位论文基于kinect人体育架模型的人体动作巧别硏究电工程学院学院.;信烏与加专业;捕信与信息系统研究方向:闻像与流媒化技术^研究生姓名:吴洪峰指导教师:张相莽1完成日期;2016年月8日。论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。论文中除レ了特别加ッ标注和致谢的地方外,不包含其他人或机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均己在论文

2、中做了明确的声明并表示了谢意。‘'‘是作者签名:^若^日期:巧论文使用授权声明目:本人完全了解上海师范大学有关保留、使用学位论文的规定,P学校有权,允许论文被查阅和借阅x保留送交论文的复印件;学校可y公布论文的全部或部分内容,可W采用影印、缩印或其它手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。山^、’:2*作者签名:^师签名;期/矣怎秦殊^^上海师范大学硕士学位论文摘要摘要人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域的热点研究问题。人体动作识别技术广泛应用于智能监控、影视动作制作、人机交互、运动分析与医学康复等诸多领域,

3、创造了巨大的社会效益和经济效益。本文在分析了人体动作识别的国内外研究现状和相关动作识别算法的基础上,基于kinect人体骨架模型,展开了人体动作识别研究。本文所做的主要工作如下:(1)首先,构建了动作识别特征向量。论文通过kinect设备提取动作视频中人体骨架的空间位置特征信息,在此基础上,结合人体动作的静态属性和动态属性构建了本文中进行动作识别的特征向量。(2)其次,提出了新的帧选择模型。在对动作视频进行识别的过程中,并不是所有的帧图像都是对识别有利的,有些帧甚至会混淆动作类别,影响最终的识别效果,提出了基于累积运动能量算法的帧选择模型,该模型将极

4、大地提高识别效率,减少运算量,缩短运行时间。(3)然后,本文构建了基于模糊支持向量机的人体动作识别系统,对获得的特征向量首先进行标准化处理,其次进行主成分分析降维,最后用基于模糊支持向量机的识别算法进行训练建模与识别分类。(4)论文的最后部分给出了实验平台的搭建以及实验结果的分析,详细分析了实验数据量以及实验对象对于实验结果的影响,同时比较了所构建的动作识别系统与当前先进的识别算法识别率的优劣,最后给出了详细的实验结果数据并以表格的形式展示。关键字:动作识别,人体骨架,特征向量,帧选择,主成分分析,基于模糊的支持向量机IAbstractShangha

5、iNormalUniversityMasterAbstractHumanactionrecognitionisahotresearchquestionincomputervisionandpatternrecognition.Humanactionrecognitioniswidelyusedintheintelligentmonitoring,filmactionsproduction,human-computerinteraction,motionanalysis,medicalrehabilitationandotherrelatedfield

6、s,andcreatesalotofsocialandeconomicbenefits.Thispaperanalyzestheresearchstatusofhumanactionrecognitionandrelatedactionrecognitionalgorithm,basedonthekinecthumanskeletonmodel,expandingthestudyofhumanactionrecognition.Themainworkinthispaperisasfollows:(1)First,constructingofthemo

7、tionrecognitionfeaturevector.Thispaperextractsthefeatureinformationofthespatialpositionfromthehumanskeletonmotionvideoviathekinectequipment,onthisbasis,Combinesthestaticanddynamicpropertiesofhumanactiontoconstructrecognitionfeaturevectors.(2)Secondly,proposedanewmodelofframesel

8、ection.intheprocessofidentificationofmotionvideo,Notal

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