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题名基于Kinect骨骼预定义的体态识别算法
被引量：5
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作者
张丹
陈兴文
赵姝颖
李纪伟
白钰
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机构
大连民族学院创新教育中心
东北大学信息科学与工程学院
大连民族学院信息与通信工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第12期3441-3445,共5页
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基金
中央高校基础科研基金资助项目(N110804005)
机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(2012018)
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文摘
针对基于视觉的体态识别对环境要求较高、抗干扰性差等问题,提出了一种基于人体骨骼预定义的识别分类方法。该算法结合Kinect多尺度深度信息和梯度信息检测人体;基于随机森林采用正负样本互限思想识别人体各个部分,根据各部分距离构建人体姿态向量,识别骨架;再根据体态类别,构建最优分类超平面、核函数,采用改进的支持向量机进行体态分类。实验结果表明,所提算法的分类识别准确率可达94.3%,具有实时性好,抗干扰性强,鲁棒性较好等特点。
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关键词
体态识别
多尺度深度信息
随机森林
支持向量机
人机交互
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Keywords
posture recognition
multi-scale depth information
random forest
support vector machine
human-computer interaction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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