基于骨骼定位的人體動作識別算法研究與實現(xiàn).pdf

1、作為一種重要的信息傳遞方式，人體動作識別具有重要的理論研究價值，在智能家居、智能監(jiān)控、視頻游戲等領域有著廣闊的應用前景。尤其是在更貼近日常生活的智能家居中，每個人都希望能夠更加直觀的操作家電，這種交互實現(xiàn)的前提就是計算機要能夠通過觀察動作理解人的意圖。最初，動作識別技術的研究基于二維圖像展開，但是由于二維圖像缺少了一維距離信息，使得特征提取和表示受到很大的局限性，很難從中挖掘出更多的細節(jié)信息。所以有人基于二維圖像進行三維重建，然而三維建

2、模過程十分復雜。隨著深度傳感器的出現(xiàn)，結合深度圖像和普通光學圖像可以方便的獲取三維場景信息，且避免了三維重構的復雜?；谏鲜龇治觯菊n題使用微軟提供的Kinect深度傳感器，在其骨骼定位功能的基礎上，設計適用于家居中的人機交互動作，對識別算法進行研究并實現(xiàn)。
　　本文在了解Kinect SDK功能的基礎上，重點研究其骨骼跟蹤功能，利用API獲取關節(jié)點三維數據并構建了人體骨架模型，這是后續(xù)研究的基礎。基于骨架構建用于描述人體運動的特

3、征模型是識別的關鍵步驟，所以本文針對人體結構特點構建特征向量，使用特征向量夾角和模比值的組合構建特征模型描述人體運動中的角度和相對位置變化，并使用數據集對特征模型的區(qū)分度和聚集性進行了驗證。對于動作識別算法的研究是本文的重點。本文根據特征模型的特點選取了支持向量機（Support Vector Machine,SVM）算法用于動作識別。在對SVM原理了解的基礎上設計識別流程，對其中的參數優(yōu)化方法進行了仿真和比較，對比分析得出基于遺傳算法