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| 使用Kinect深度图像的静态人体动作识别 | |
| 作者姓名： | 董傲霜 王真伊 陈 瑞 柯 文 |
| 作者单位： | 东北大学软件学院; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60973071) |
| 摘 要： | 为解决传统的使用视频彩色图像序列的智能监控容易受光照、颜色等因素影响的问题,提出结合Kinect深度图像和支持向量机的人体动作识别方法.利用Kinect在监控区域获得实时深度图像,并进行背景擦除,滤波处理和提取Haar特征.通过使用支持向量机的分类算法生成分类器,并对一组特定的静态动作识别结果进行分析.研究结果表明:使用深度图像对于静态动作有较好的识别率,并且与传统的基于彩色图像的智能监控相比,该方法不仅对于光照、颜色等因素不敏感,而且在识别的准确率和效率上均有提升. |
| 关 键 词： | 智能监控 人体动作识别 背景擦除 Haar特征 深度图像 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |