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深度图像与骨骼数据的多特征融合人体行为识别
被引量：
10
1
作者
许艳
侯振杰
+3 位作者
梁久祯
陈宸
贾靓
莫宇剑
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第8期1865-1870,共6页
运动人体的行为分析与识别是智能监控中的关键技术,研究有效的人体行为对智能视频推广与应用具有重要意义.为发挥深度图像与骨骼数据的优越性,将深度特征与骨骼特征结合进行人体行为识别,提出一种基于深度信息和骨骼数据的特征融合的人...
运动人体的行为分析与识别是智能监控中的关键技术,研究有效的人体行为对智能视频推广与应用具有重要意义.为发挥深度图像与骨骼数据的优越性,将深度特征与骨骼特征结合进行人体行为识别,提出一种基于深度信息和骨骼数据的特征融合的人体行为识别方法.在深度图像方面捕捉行为线索,提取人体行为梯度、轮廓曲率的几何特征;在骨骼数据方面提取运动节点的多种特征,用人体行为轮廓比、角度差和距离差表征行为形态,达到结果只与行为分布有关的目的;运用一种多模型概率投票的识别分类机制,减小噪声对实验结果的影响.实验表明,该方法能够有效识别人体行为.
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关键词
深度图像
骨骼数据
人体行为识别
运动节点
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职称材料
题名
深度图像与骨骼数据的多特征融合人体行为识别
被引量：
10
1
作者
许艳
侯振杰
梁久祯
陈宸
贾靓
莫宇剑
机构
常州
大学
信息科学与
工程
学院
达拉斯德克萨斯大学电气工程系
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第8期1865-1870,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61063021)资助
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015027-12)资助
文摘
运动人体的行为分析与识别是智能监控中的关键技术,研究有效的人体行为对智能视频推广与应用具有重要意义.为发挥深度图像与骨骼数据的优越性,将深度特征与骨骼特征结合进行人体行为识别,提出一种基于深度信息和骨骼数据的特征融合的人体行为识别方法.在深度图像方面捕捉行为线索,提取人体行为梯度、轮廓曲率的几何特征;在骨骼数据方面提取运动节点的多种特征,用人体行为轮廓比、角度差和距离差表征行为形态,达到结果只与行为分布有关的目的;运用一种多模型概率投票的识别分类机制,减小噪声对实验结果的影响.实验表明,该方法能够有效识别人体行为.
关键词
深度图像
骨骼数据
人体行为识别
运动节点
Keywords
depth image
skeleton data
human action recognition
moving node
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
深度图像与骨骼数据的多特征融合人体行为识别
许艳
侯振杰
梁久祯
陈宸
贾靓
莫宇剑
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018
10
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