骨架关节点跟踪的人体行为识别方法

基于彩色图像的运动检测和分割方法难以获取完整的人体骨架，并且只能提取关节点的二维坐标信息，而 Kinect 传感器能通过捕获深度图像来重建完整的人体骨架关节点三维模型，提高了骨架关节点模型的表示精度。本文通过 Kinect 的骨架跟踪模块对人体的骨架关节点模型进行提取；然后，提出一种坐标转换方法得到人体骨架关节点的三维坐标表示，利用 k 均值聚类将关节点坐标量化为符号序列；最后，建立离散隐马尔可夫模型来进行人体行为识别。通过自建的数据集进行实验，实验结果表明：本方法能取得94％的识别率。