Kinect传感器人体骨骼识别算法研究
本文采用Kinect深度图像传感器采集深度图像及人体骨骼信息,主要通过20个骨骼节点之间的欧式距离、角度和相对位置定义了四种骨骼识别算法,分别是：方向盘手势识别、通用姿势识别三角形算法、骨骼节点相对位置算法、姿势识别综合算法.运用四种姿势识别算法识别跑步、走路、跳跃、向左向右转身、举手、虚拟方向盘算法等日常人体姿势.搭建了两个实验平台,探索了人体姿势识别在动画领域、安防监控领域的应用可行性,并制作相关演示程序验证算法的可靠性.结果表明,使用此算法来识别姿势,识别率较高,且可随时扩展动作库来满足判定不同姿势的需求.本算法计算较为简单,效率高,能满足一般性体感实验要求,其便利的姿势库扩展性,有利于软件复用,提高虚拟实验的使用效率.
方向盘手势识别算法 通用姿势识别三角形算法 骨骼节点相对位置算法 姿势识别综合算法 图像传感器
钱厉夫 黄静 郎波
北京师范大学珠海分校信息技术学院,珠海519087
国内会议
珠海
中文
6-11
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）