基于Kinect的人体三维动作实时动态识别
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TP391.41

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湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划(T201807)


Real-time Dynamic Recognition of Human Three-dimensional Posture Based on Kinect
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    摘要:

    针对传统的二维图片动作识别算法识别率相对不高、实时性不强的问题,文章提出一种三维的人体动作实时识别的方法。该方法首先通过Kinect获取人体三维骨骼数据,然后对骨骼数据信息采取归一化的方法进行数据对齐的预处理,使得与实时数据与标准数据的角度阈值和距离参考值统一。最后与标准动作采用多特征融合的识别算法对动作进行识别与匹配的方法,并在此基础上改进基于关节点角度的动作识别方法。实验结果表明,文章方法运行速度较快,可有效消除角度测量不稳定以及距离测量无法检测方向上的差异造成的动作匹配不准确。满足三维动作识别的实时性、鲁棒性强。

    Abstract:

    Aiming at the problem of low recognition rate and low real-time performance of the traditional two-dimensional image motion recognition algorithm, a three-dimensional real-time human motion recognition method is proposed in this paper. Firstly, Kinect is used to obtain the three-dimensional bone data of human body, and then the normalization method is used to preprocess the data alignment. Finally, the recognition algorithm of multi feature fusion is used to recognize and match the standard actions. The experimental results show that the method runs fast and can effectively eliminate the movement recognition inaccuracy caused by the instability of angle measurement and the inability of distance measurement to quantitatively describe the movement difference. It can meet the real-time and robust requirements of 3D motion recognition.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡新荣,王梦鸽,刘军平,等. 基于Kinect的人体三维动作实时动态识别[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(34): 14133-14137.
HU Xin-rong, WANG Meng-ge, PENG Tao. Real-time Dynamic Recognition of Human Three-dimensional Posture Based on Kinect[J]. Science Technology and Engineering,2020,20(34):14133-14137.

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  • 收稿日期:2019-12-19
  • 最后修改日期:2020-12-23
  • 录用日期:2020-05-31
  • 在线发布日期: 2020-12-30
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