基于KinectV2的人体姿态识别研究

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人体姿态识别是计算机视觉研究的热门课题之一,且姿态识别算法为人机交互、虚拟现实等领域的发展提供了技术支持。人体运动动作的时变性以及运动场景的复杂变化性,导致人体姿态识别的实时性、准确性和鲁棒性不理想。因此,实时准确地捕捉和识别人体姿态在视觉领域引起了极高的关注。针对人体姿态的特征提取以及识别存在的问题,本文基于KinectV2平台对人体姿态模型的构建和姿态识别进行了研究。本文主要内容如下:首先,本文基于KinectV2骨骼跟踪技术获取人体标注关节点的三维信息,并对获取的关节点信息进行标定;然后对所用关节点进行角度和距离特征构建,进而转换得到构建姿态模型的特征信息。该姿态特征表征高效地利用骨骼信息,有效减少数据冗余,使得姿态表征具有组合性高且计算复杂度低的优点。接着,针对静态人体姿态识别存在未定义姿态干扰等缺陷,提出基于人体姿态关节点角度和距离特征的小样本学习的模型网络匹配算法。首先对样本数据集进行训练归类,训练一个数据端到另一个数据端的模型;然后利用小样本学习网络匹配分类器计算已训练数据集和测试数据集的相似度,并进行参数转换做加权求和计算;最后选择契合度最高的样本所属模板类型作为识别结果,从而解决了未定义姿态的干扰。实验结果表明,基于该算法的人体姿态识别具有准确性高和实时性强的优点。最后,针对动态姿态序列中关键帧姿态识别存在的问题,提出基于融合Gabor小波与Curvelet双重变换的多分辨特征姿态模型识别方法。首先采用模糊逻辑模型选取动态姿态序列中的关键帧姿态;其次采用Gabor小波变换对获取的关键帧姿态进行纹理特征处理,获得不同方向尺度上的特征向量,再运用Curvelet变换计算特定方向上的特征信息获得特征向量;接着融合两个特征向量,获得关键帧姿态的最终特征表征,以此方式处理大量姿态序列构建多分辨特征姿态模型;最后对构建的姿态模型采用模型匹配算法进行匹配识别。通过模糊逻辑模型选取关键帧姿态,从而避免冗余帧集的干扰,Gabor小波变换和Curvelet变换有效地提取关键帧姿态的特征信息,提高了识别精度。实验结果表明,该方法构建的多分辨特征姿态模型具有较高的识别精度。
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