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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>基于耦合多隱馬爾可夫模型人體動作識別

基于耦合多隱馬爾可夫模型人體動作識別

2018-03-29 | rar | 0.59 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  為解決使用RGB圖像進行特征提取時容易受外界因素干擾,且計算復雜度高等問題,采用一種更加有效的解決方案,即使用深度數(shù)據(jù)進行人體動作識別。利用Kinect采集的關節(jié)點數(shù)據(jù),首先將人體關節(jié)劃分成五個區(qū)域,對每個區(qū)域的向量夾角離散化從而描述不同的狀態(tài),再通過Baum-Welch算法學習出各區(qū)域的多隱馬爾可夫模型( multi-HMM),并使用前向算法建立生成區(qū)域與動作類別概率矩陣。在此基礎上,對區(qū)域及動作類別進行內耦合和間耦合分析,從而表達各關節(jié)點之間的交互關系。最后使用基于耦合的K最鄰近( KNN)算法完成整體的動作識別。通過實驗測試對五種動作的識別率均達到90qo以上,并與3D Trajectories等方法進行對比,實驗得到的綜合識別率高于對比方法,具有明顯的優(yōu)勢。
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