基于关键点序列的人体动作识别-机器人.pdf

第38 卷第2 期 机器人 ROBOT Vol.38, No.2 2016 年3 月 Mar., 2016 DOI ：10.13973/j.cnki.robot.2016.0200 基于关键点序列的人体动作识别 1,2 1 3 1 1 1 尹建芹 ，刘小丽 ，田国会 ，魏 军 ，张 玲 ，徐 涛 （1. 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室，山东济南 250022 ； 2. 山东大学计算机科学与技术学院，山东 济南 250061 ； 3. 山东大学控制科学与工程学院，山东济南 250061 ） 摘 要：在不同的光照及视角下，为了实现人体日常生活动作的高识别率，提出了一种基于Kinect 的识别方 法．首先，受到人类进行动作识别时往往关注局部细节动作的启发，层次化地处理了采集到的人体关节点数据： 通过判断躯干关节点位置变化的缓慢程度，将动作粗分类为上肢动作和躯干动作；之后对于上肢动作，关注手部 关节轨迹变化，而对于躯干动作，关注中心关节点轨迹．然后，通过C 均值聚类法从这两类轨迹中提取关键点， 并将动作的轨迹映射到相应的关键点，得到每组粗分类动作的关键点序列．并提出了时序直方图的概念用以建模 关键点序列．再通过比较轨迹间关键点序列的相似性，完成动作识别任务．最后，将该算法应用于采集的数据集 合，得到了99% 的识别正确率，表明算法能够有效地完成人体动作识别任务． 关键词：人体动作识别；人体关节点；C 均值；k 近邻；时序直方图 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1002-0446(2016)-02-0200-08 Human Action Recognition Based on the Sequence of Key Points YIN Jianqin1,2 ，LIU Xiaoli1 ，TIAN Guohui3 ，WEI Jun1 ，ZHANG Ling1 ，XU Tao1 (1. Shandong Provincial Key Laboratory of Network Based Intelligent Computing, School of Information Science and Engineering, University of Jinan, Ji’nan 250022, China; 2. School of Computer Science and Technology, Shandong University, Ji’nan 250061, China; 3. School of Control Science and Engineering, Shandong University, Ji’nan 250061, China) Abstract: To obtain high recognition accuracy of human actions in daily life under different illumination conditions and angles of view, a recognition method based on Kinect is proposed. Inspired by the fact that the human’s attention focuses on