基于Kinect的人体姿势识别算法与实现.pdf

模 式 识 别 与 仿 真 自动化技术与应用~2016年第35卷第2期 PatternRecognitionandSimulation 基于Kinect的人体姿势识别算法与实现 李昕迪 ，朱国强 (黑龙江省科学院自动化研究所 ，黑龙江 哈尔滨 150090) 摘 要 ：人体姿势识别在诸多领域中都起着非常重要的作用 ，本文着力于利用 Kinect深度摄像机研究人体姿势识别方法。姿势识 别的基础是骨骼跟踪 ，首先需要得到骨骼节点的三维坐标数据 ，然后利用骨骼节点的角度以及相互关系进行姿势识别 ，本 文主要利用支撑向量机分类器进行姿势识别。 关键词 ：人机交互 ；姿势识别 ；角度特征 ；骨骼节点 中图分类号 ：TP391．4 文献标识码 ：A 文章编号 ：1003—7241(2016)02—0ll7—05 ResearchOnHumanPostureRecognitionAlgorithm BasedOnKinect LIXin-di，ZHUGuo-qiang (InstituteofAutomation，HeilongjiangAcademyofSciences，Harbin150090China) Abstract：Posturerecognitionplaysanimportantroleinmanyfields；thispaperfocusesonthestudyofhumanposturerecognition methodusingKinect2．0．Posturerecognition isbasedontheskeletaltracking．Itisnecessarytogetthree—dimensional coordinatedataofskeletaljointsatfirstandthenangularfeautresandmutualrelationofskeletaljointsforposture recognitionareused．Thispaperusessupportvectormachineclassifiertocarryonposturerecognition． Keywords：humancomputerinteraction；posutrerecognition；angularfeautres；skeletaljoints 1 引言 值 ，国内外很多机构都在开展相关研究。为了提高人体 在人机交互的研究领域里 ，其传统模式是通过指示 姿势识别的准确率和精确度 ，本文提出一种人体关节点 装置、窗 口、菜单、图标等为大家所熟知 ，但随着技术 角度测量的姿势识别算法。 的发展它们在操作上的限制就变得愈加明显 ，人们更期 待用 自然的方式进行人机交互 ，这种更直接的方式称作 2 Kinect简介 “自然”交互 。自然人机交互能够让人用最轻松最简 摄像机技术在近几年飞速发展 ，具备 3D摄像功能 单的方式和计算机进行交流 ，从而人们的注意力可以更 的摄像机逐渐进入 了人们的视野。20世纪90年代出现 多地关注问题本身 ，而不是繁琐的人机交互。 的TOF摄像机的原理是根据光的飞行时间对物体深度 自然交互方式包括语言、姿势、手势等方式 ，其中 信息进行计算 ，和传统 2D摄像机相对比，TOF摄像机 姿势是 日常生活中相对常见的沟通方式 ，同时也是人与 可以很轻松地分离被摄场景 中的前后景 ，因此 TOF摄 其他物体的主要区别。人们通常采取不同的姿势来表达 像机在特定 目标的追踪与识别方面具有2