实时动作识别方法研究

作     者：王松 党建武 王阳萍 杜晓刚 WANG Song;DANG Jianwu;WANG Yangping;DU Xiaogang

作者机构：兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2017年第53卷第3期

页      面：28-31页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61162016 No.61562057) 甘肃省国际科技合作项目(No.144WCGA162) 甘肃省自然科学基金(No.145RJZA080) 兰州交通大学校青年基金项目(No.2013009 No.2013005) 

主　　题：深度图像 投影 Gabor特征 极限学习机 动作识别 

摘      要：针对传统RGB视频中动作识别算法时间复杂度高而识别准确率低的问题,提出一种基于深度图像的动作识别方法。该方法首先对深度图像在三投影面系中进行投影,然后对三个投影图分别提取Gabor特征,最后使用这些特征训练极限学习机分类器,从而完成动作分类。在公开数据集MSR Action3D上进行了实验验证,该方法在三组实验上的平均准确率分别为97.80%、99.10%和88.35%,识别单个深度视频的用时小于1 s。实验结果表明,该方法能够对深度图像序列中的人体动作进行有效识别,并基本满足深度序列识别的实时性要求。