基于Kinect的人機(jī)交互系統(tǒng)中的動作識別研究與實現(xiàn).pdf

1、目前，人機(jī)交互技術(shù)已經(jīng)成為眾多學(xué)者研究的重點和熱點，隨著研究的深入，表情識別、語音識別、手勢識別、人臉識別、人體動作識別等成為了當(dāng)前人機(jī)交互重要研究的內(nèi)容。本文針對人體動作識別的準(zhǔn)確性和實時性，提出了兩種動作識別的算法。
　　1)提出了一種基于Adaboost算法的人體動作識別方法，并基于此設(shè)計一個集特征提取、樣本訓(xùn)練和動作識別為一體的動作識別系統(tǒng)。用Kinect深度傳感器獲取骨骼信息，對骨骼信息進(jìn)行分層處理，提取出骨骼點的旋轉(zhuǎn)信

2、息，構(gòu)造特征曲線，運用Adaboost算法提取特征值來進(jìn)行樣本訓(xùn)練，獲得各種動作的強(qiáng)分類器和動作特征集，在此基礎(chǔ)上完成動作識別。經(jīng)實驗證明，該方法具有極高的動作識別率。
　　2)提出了一種基于骨骼時空信息的人體動作識別方法。通過分析某一段時間內(nèi)的人體骨骼數(shù)據(jù)，得出該時間段內(nèi)骨骼節(jié)點相對位置及相應(yīng)關(guān)節(jié)夾角余弦的變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征提取，進(jìn)行動作識別。經(jīng)實驗證明，該算法無需復(fù)雜的運算，大大提升了動作識別的實時性，準(zhǔn)確性也符合系