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改进KNN算法对人体身份的识别 预览
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作者 连天友 余勤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期142-146,243共6页
为了理解特征学习过程、减少数据存储和提高识别率,提出使用Kinect v2的面部数据和骨骼数据作为数据集和一种改进KNN算法对人体身份的识别。使用Kinect v2提取出人体脸部特征点和骨骼关节点的三维位置信息,通过提取出的特征点的坐标计... 为了理解特征学习过程、减少数据存储和提高识别率,提出使用Kinect v2的面部数据和骨骼数据作为数据集和一种改进KNN算法对人体身份的识别。使用Kinect v2提取出人体脸部特征点和骨骼关节点的三维位置信息,通过提取出的特征点的坐标计算出理解性强的特征信息如眼宽、臂长等。利用一种改进的截断均值聚类方法,通过排序把奇异值分布到数据集两端,截取数据集中间特征以抑制奇异值,利用基于匹配识别准确度的改进KNN算法对人体身份进行预测。实验结果表明提出的聚类方法匹配识别准确度更高,改进的分类方法也提高了识别的准确率。 展开更多
关键词 人体身份识别 脸部数据 骨骼数据 排序截断均值法 匹配识别准确度
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基于RGB-D与深度学习的行为识别算法 预览
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作者 刘云 张永 +1 位作者 王传旭 李辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1747-1750,1762共5页
为提高行为识别的准确率,分析深度学习自主提取图像特征和RGB-D信息中的深度图能提供3D场景结构信息的特点,提出基于RGB-D与深度学习的行为识别算法。利用深度信息结合随机森林生成骨骼数据,将骨骼图的空间信息补充到彩色图中,生成具有... 为提高行为识别的准确率,分析深度学习自主提取图像特征和RGB-D信息中的深度图能提供3D场景结构信息的特点,提出基于RGB-D与深度学习的行为识别算法。利用深度信息结合随机森林生成骨骼数据,将骨骼图的空间信息补充到彩色图中,生成具有ROI的图片。对其进行数据增强并将VGG网络中的全连接层变成卷积层,加入Dropout策略,在ROI内进行特征提取。实验结果表明,该算法识别精度达到了94.70%和98.31%,有效提高了行为识别的准确率。 展开更多
关键词 行为识别 深度学习 深度信息 骨骼数据 随机森林
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基于Kinect的健身动作识别与评价 预览
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作者 王怡 朱晓文 曲成璋 《计算机科学与应用》 2018年第7期1134-1145,共12页
随着健康问题越来越受到人们的重视,运动健身越来越被广大人民所接受。如何更有效的运动健身并合理减少身体伤害,是现今科学健身运动的研究热点之一。本文利用Kinect收集健身动作数据,对动作进行自动分类,与标准动作进行比对评分,计算... 随着健康问题越来越受到人们的重视,运动健身越来越被广大人民所接受。如何更有效的运动健身并合理减少身体伤害,是现今科学健身运动的研究热点之一。本文利用Kinect收集健身动作数据,对动作进行自动分类,与标准动作进行比对评分,计算出易受伤程度。具体的,首先通过对骨架点的收集和预处理,从骨架点数据中提取特征值,计算权重并对特征值归一化,得到健身动作的动作测试数据集和模板数据集。通过KNN算法对测试数据进行分类与识别,得到测试动作的分类结果。对应分类结果,利用评价和易受伤害计算模型,最终得到健身动作的评分和建议。实验表明,提取的骨架数据特征对所有动作识别仅配合微调的KNN算法就能有较好的效果,并比神经网络算法更具有广泛性。动作评价和易受伤分析可以减少运动伤害,提高健身运动趣味性。 展开更多
关键词 KNN算法 静态动作分类 骨骼数据 标准化评分
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基于kinect三维骨骼节点的动作识别方法 预览
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作者 朱大勇 郭星 吴建国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第20期152-158,共7页
近年来,基于人体动作识别的应用场景越来越广泛。为了更好的识别效果,提出了一种基于人体三维骨骼节点的动作识别方法。用Kinect等设备获取人体骨骼关节点三维数据信息,以人体臀部为原点重新建立人体坐标系;提取人体关键骨骼的数据... 近年来,基于人体动作识别的应用场景越来越广泛。为了更好的识别效果,提出了一种基于人体三维骨骼节点的动作识别方法。用Kinect等设备获取人体骨骼关节点三维数据信息,以人体臀部为原点重新建立人体坐标系;提取人体关键骨骼的数据信息,定义人体动作特征向量;根据动作表达式用行为树构造动作序列,实现识别。通过对5种定义的动作与其他算法做比较实验,表明提出的方法识别率较高,推广性较强。 展开更多
关键词 动作识别 骨骼数据 特征向量 行为树
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深度图像与骨骼数据的多特征融合人体行为识别
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作者 许艳 侯振杰 +3 位作者 梁久祯 陈宸 贾靓 莫宇剑 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第8期1865-1870,共6页
运动人体的行为分析与识别是智能监控中的关键技术,研究有效的人体行为对智能视频推广与应用具有重要意义.为发挥深度图像与骨骼数据的优越性,将深度特征与骨骼特征结合进行人体行为识别,提出一种基于深度信息和骨骼数据的特征融合... 运动人体的行为分析与识别是智能监控中的关键技术,研究有效的人体行为对智能视频推广与应用具有重要意义.为发挥深度图像与骨骼数据的优越性,将深度特征与骨骼特征结合进行人体行为识别,提出一种基于深度信息和骨骼数据的特征融合的人体行为识别方法.在深度图像方面捕捉行为线索,提取人体行为梯度、轮廓曲率的几何特征;在骨骼数据方面提取运动节点的多种特征,用人体行为轮廓比、角度差和距离差表征行为形态,达到结果只与行为分布有关的目的;运用一种多模型概率投票的识别分类机制,减小噪声对实验结果的影响.实验表明,该方法能够有效识别人体行为. 展开更多
关键词 深度图像 骨骼数据 人体行为识别 运动节点
基于Kinect的人体动作识别算法研究 预览 被引量:2
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作者 党宏社 侯金良 +1 位作者 强华 张梦腾 《电子器件》 北大核心 2017年第5期1309-1313,共5页
针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法。通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别。通过搭建机器人... 针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法。通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别。通过搭建机器人体感控制系统验证了算法的可行性。在相同实验条件下测得算法的平均识别率为95.2%,平均识别时间为32.5 ms。与其他动作识别算法比较,证明了算法的识别率较高、实时性较好。 展开更多
关键词 模式识别 KINECT 骨骼数据 特征提取 模板匹配
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基于深度图像与骨骼数据的行为识别 预览 被引量:4
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作者 陆中秋 侯振杰 +1 位作者 陈宸 梁久祯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期2979-2984,2992共7页
为了充分利用深度图像与骨骼数据进行人体行为识别,提出了一种基于深度图形与骨骼数据的多特征行为识别方法。该算法的多特征包括深度运动图(DMM)特征与四方形骨骼特征(Quad)。深度图像方面,将深度图像投影到一个笛卡尔坐标系的三... 为了充分利用深度图像与骨骼数据进行人体行为识别,提出了一种基于深度图形与骨骼数据的多特征行为识别方法。该算法的多特征包括深度运动图(DMM)特征与四方形骨骼特征(Quad)。深度图像方面,将深度图像投影到一个笛卡尔坐标系的三个平面获得深度运动图特征。骨骼数据方面,提出四方形骨骼特征,它是骨骼坐标的一种标定方式,得到的结果只与骨骼姿态有关。同时提出一种多模型概率投票的分类策略,减小了噪声数据对分类结果的影响。所提方法在MSR-Action3D和DHA数据库进行实验,实验结果表明,所提算法有着较高的识别率与良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度图像 骨骼数据 行为识别 深度运动图 四方形骨骼特征
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基于加锁机制的静态手势识别方法 预览 被引量:1
8
作者 王红霞 王坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1959-1964,共6页
基于RGB-D(RGB-Depth)的静态手势识别的速度高于其动态手势识别,但是存在冗余手势和重复手势而导致识别准确性不高的问题。针对该问题,提出了一种基于加锁机制的静态手势识别方法来识别运动中的手势。首先,将通过Kinect设备获取RGB数... 基于RGB-D(RGB-Depth)的静态手势识别的速度高于其动态手势识别,但是存在冗余手势和重复手势而导致识别准确性不高的问题。针对该问题,提出了一种基于加锁机制的静态手势识别方法来识别运动中的手势。首先,将通过Kinect设备获取RGB数据流和Depth数据流融合成人体骨骼数据流;然后,在静态手势方法中引入加锁机制,并与之前建立好的骨骼点特征模型手势库进行比对计算;最后,设计一款"程序员进阶之路"益智类网页游戏进行应用与实验。实验验证在6种不同运动手势情况下,该方法与纯静态手势识别方法相比,平均识别准确率提高了14.4%;与动态手势识别相比,识别速度提高了14%。实验结果表明,提出的基于加锁机制的静态手势识别方法,既保留了静态识别的速率,实现了实时识别;又能很好地剔除冗余手势和重复手势,提高了识别正确性。 展开更多
关键词 RGB-D KINECT 骨骼数据 手势识别 加锁机制
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基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法 预览 被引量:12
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作者 李红波 李双生 孙舶源 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期969-975,共7页
针对现有的复杂背景下人体动作姿势训练与识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法。从Kinect获取骨骼姿势特征点数据,计算姿势特征矢量;将当前的实时姿势特征矢量与预设的标准... 针对现有的复杂背景下人体动作姿势训练与识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出一种基于Kinect骨骼数据的人体动作姿势识别方法。从Kinect获取骨骼姿势特征点数据,计算姿势特征矢量;将当前的实时姿势特征矢量与预设的标准姿势特征矢量进行匹配比较,实时反馈两者姿势的匹配度,达到姿势识别的目的。实验结果表明,该方法能有效地进行人体动作姿势的匹配识别,识别准确率较高、实时性较强,具有良好的可扩展性。 展开更多
关键词 KINECT 姿势识别 模版匹配 骨骼数据 特征矢量
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基于体感遥控的全向移动机器人的系统设计 预览 被引量:2
10
作者 孙强 王文涛 《电子技术应用》 北大核心 2015年第6期157-160,共4页
设计一款利用人体骨骼移动信息生成控制指令控制基于麦克纳姆轮的具有全向移动抓取功能的机器人及其控制系统.首先通过kinect获取人体深度图像数据,然后利用骨骼追踪技术提取人体各个关节点,并建立空间坐标系,最后通过空间向量计算法计... 设计一款利用人体骨骼移动信息生成控制指令控制基于麦克纳姆轮的具有全向移动抓取功能的机器人及其控制系统.首先通过kinect获取人体深度图像数据,然后利用骨骼追踪技术提取人体各个关节点,并建立空间坐标系,最后通过空间向量计算法计算出人体关节转动角度,从而识别出控制动作并映射成相关控制命令.之后利用WiFi无线传输,将控制命令传输到机器人使其执行相应动作.对系统动作识别效率和模拟场景任务执行进行测试,并给出测试结果. 展开更多
关键词 机器人 KINECT 骨骼数据 麦克纳姆轮 WiFi通信 机械臂
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基于Kinect骨骼数据的静态三维手势识别 预览 被引量:5
11
作者 李红波 丁林建 +1 位作者 吴渝 冉光勇 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第9期161-165,共5页
手势作为一种自然、直观的交流方式,在人机交互领域得到越来越广泛的应用。研究的手势是指手与臂形成的一种空间三维姿势,现有方法对该种手势识别的准确性不高且实时性不强。在Kinect体感摄像机获取的人体手部关节点三维坐标基础上,... 手势作为一种自然、直观的交流方式,在人机交互领域得到越来越广泛的应用。研究的手势是指手与臂形成的一种空间三维姿势,现有方法对该种手势识别的准确性不高且实时性不强。在Kinect体感摄像机获取的人体手部关节点三维坐标基础上,提出一种计算手部角度进行静态三维手势识别的新方法。该方法通过计算手部多个位置的夹角来获取手部形态特征,然后与参考的静态手势特征做匹配识别。实验表明,该方法能够判断和识别当前静态手势与参考手势是否匹配,比现有方法具有更好的识别准确性和更强的实时性。 展开更多
关键词 KINECT 手势识别 静态三维 骨骼数据
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一种基于Kinect的角色骨骼动画方法 预览 被引量:3
12
作者 李红波 冉光勇 +1 位作者 吴渝 丁林建 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2014年第4期530-535,共6页
针对当前骨骼动画制作方法存在实时性差、抗光照干扰能力弱、角色模型运动误差大的问题,提出了一种新的骨骼动画方法。采用微软Kinect设备获取人体三维骨骼坐标数据,用改进的D—H(denavit—hartenberg)描述法在关节点处建立虚拟坐... 针对当前骨骼动画制作方法存在实时性差、抗光照干扰能力弱、角色模型运动误差大的问题,提出了一种新的骨骼动画方法。采用微软Kinect设备获取人体三维骨骼坐标数据,用改进的D—H(denavit—hartenberg)描述法在关节点处建立虚拟坐标系,对捕捉对象单帧姿态进行抽象空间位形描述,再根据前后帧位形数据求解骨骼矩阵,对根节点进行位移调整形成骨骼动画。实验结果表明,该方法实时性与抗光照干扰能力强,角色动作与捕捉对象动作之间的相似度高。 展开更多
关键词 骨骼动画 实时 KINECT 骨骼数据
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手机3D动画中基于Kinesiology的骨骼数据计算 预览
13
作者 杨勇 《软件导刊》 2018年第11期130-133,共4页
面向手机短信的3D动画生成系统可根据发送方短信的具体内容生成相应的3D动画并发送给接收方。在当前动画系统中只能进行单人运动规划,并不具备人物交互运动规划功能。在人物交互运动规划中,如何根据骨骼位置确定交互双方的身体姿态及规... 面向手机短信的3D动画生成系统可根据发送方短信的具体内容生成相应的3D动画并发送给接收方。在当前动画系统中只能进行单人运动规划,并不具备人物交互运动规划功能。在人物交互运动规划中,如何根据骨骼位置确定交互双方的身体姿态及规划交互双方时空关系是影响动画效果的重要因素。为此提出基于Kinesiology的骨骼数据计算方法,该方法通过预定义的交互运动定性规划语言进行规划描述,然后利用扩展的正向动力学与反向动力学计算交互双方骨骼数据,最后根据骨骼数据规划计算人物初始位置、运动路径及交互物绑定状态。实验结果表明,该方法能够有效计算并获取骨骼数据,从而自动生成对应的人物交互运动动画。 展开更多
关键词 3D动画 KINESIOLOGY 交互动作 骨骼数据计算 正向动力学 反向运动学
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