Human action recognition algorithm based on Kinect, first of all, read human bone data from Kinect, the three-dimensional images of 20 coordinates of the body joints and transformed into world coordinates, secondly, the world coordinates of the 20 joints of the human body is filtered, then the coordinates of joints after filtering and feature extraction are characteristics of joint coordinate vector angles finally, making human standard action template and input to the TXT text, and then, according to the current collection point features and standard action template to achieve recognition of human action, to achieve the recognition of human action, reduce the human action recognition algorithm complexity, improve action the recognition rate and recognition speed, has the characteristics of quick and accurate identification, simple algorithm.
【技术实现步骤摘要】
基于Kinect的人体动作识别算法
本专利技术涉及人体动作识别
,特别涉及一种基于Kinect的人体动作识别算法。
技术介绍
已知的人机交互体验包括声音交互、脑电波交互、人体肢体姿态交互、手势交互等。人体动作识别的研究在计算机视觉、人工智能等领域都具有重要意义,而人体动作识别面临的主要问题是动作的多变性和时空的复杂性。随着动作数量的增加,误识别问题也会凸显。目前,可通过穿戴式传感器,如陀螺仪、加速度传感器等,采集人体运动参数对人体动作进行识别,这种方法准确性、实时性高,但附着传感器使穿戴者舒适感降低。在基于计算机视觉的方法中,当前的研究主要是基于2D视觉的动作识别,而系统受到计算机图像处理能力的极大制约,特别是实时图像处理,会受到光照、遮蔽、阴影等因素的制约,对最终的识别结果造成影响。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点,本专利技术的目的在于提供一种基于Kinect的人体动作识别算法,能够实现对人体动作的识别,降低人体动作识算法的复杂度,提高动作的识别率和识别速度,具有识别快速、准确、算法简单的特点。为了达到上述目的,本专利技术采取的技术方案为:基于Kinect的人体动作识别算法,步骤如下:首先,通过Kinect骨架追踪技术,采用基于Java的Processing开发环境来读取kinect传来的人体骨骼数据,获取人体20个关节点的三维图像坐标并将其转化为世界坐标;其次,采用加权递推平均滤波算法对人体20个关节点的世界坐标进行滤波,去除世界坐标的波动,然后对滤波后的关节点坐标进行特征提取,得到关节点坐标向量所成的角度特征;最后,制作人体标准动作模板并 ...
【技术保护点】
基于Kinect的人体动作识别算法,其特征在于,包括如下步骤:首先,通过Kinect骨架追踪技术,采用基于Java的Processing开发环境来读取kinect传来的人体骨骼数据,获取人体20个关节点的三维图像坐标并将其转化为世界坐标;其次,采用加权递推平均滤波算法对人体20个关节点的世界坐标进行滤波,去除世界坐标的波动,然后对滤波后的关节点坐标进行特征提取,得到关节点坐标向量所成的角度特征;最后,制作人体标准动作模板并输入到TXT文本中,然后根据当前采集的角度特征与标准动作模板进行匹配实现对人体动作的识别。
【技术特征摘要】
1.基于Kinect的人体动作识别算法,其特征在于,包括如下步骤:首先,通过Kinect骨架追踪技术,采用基于Java的Processing开发环境来读取kinect传来的人体骨骼数据,获取人体20个关节点的三维图像坐标并将其转化为世界坐标;其次,采用加权递推平均滤波算法对人体20个关节点的世界坐标进行滤波,去除世界坐标的波动,然后对滤波后的关节点坐标进行特征提取,得到关节点坐标向量所成的角度特征;最后,制作人体标准动作模板并输入到TXT文本中,然后根据当前采集的角度特征与标准动作模板进行匹配实现对人体动作的识别。2.根据权利要求1所述的基于Kinect的人体动作识别算法,其特征在于,所述人体20个关节点具体为:头部、颈部、脊柱、左肩、左肘、左手腕、左手、臀部、左臀部、左膝盖、左脚腕、左脚、右肩、右肘、右手腕、右手、右臀部、右膝盖、右脚腕、右脚。3.根据权利要求1所述的基于Kinect的人体动作识别算法,其特征在于,所述将三维图像坐标换算为世界坐标的具体步骤为:根据如下变换公式将三维图像坐标(ximage,yimage,zimage)转化为世界坐标(xworld,yworld,zworld):
【专利技术属性】
技术研发人员:李颀,强华,候金良,
申请(专利权)人:陕西科技大学,
类型:发明
国别省市:陕西,61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。