基于三维图像动作识别算法研究

摘要：

人体运动时的行为特征具有多样性和复杂性,无法采用精准的形状基描述人体行为的不确定性,进而无法构建人体三维运动模型,不能对人体三维图像动作进行准确的识别.传统方法假设人体运动的形状基数量稳定,人体运动行为具有复杂的形变特征,导致形状基参数出现波动,采用固定的形状基无法准确分析人体的复杂运动特征,使得人体三维图像动作识别存在较大的误差.提出一种Murkowski距离三维图像动作识别算法,依据人体运动时的物理特征将人体运动结构形状基参数处于Murkowski距离约束条件下,采用非线性优化方法进行求解获取人体三维行为特征,获取人体行为三维模型,进而实现对人体行为的准确判断.实验结果表明,改进算法能够对人体三维图像动作进行准确的识别,并且具有较高的精准度.

关键词： 三维图像动作识别算法 距离约束 非线性优化法 人体行为

作者: 李学相 安学庆

作者单位: 郑州大学软件学院,河南郑州450002 郑州大学数学系,河南郑州450002

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会仿真应用分会成立三十周年庆祝大会暨2013全国仿真技术学术会议

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 374-377

在线出版日期: 2013-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）