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基于Kinect的人体动作识别算法研究

党宏社  侯金良  强华  张梦腾  
【摘要】:针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法。通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别。通过搭建机器人体感控制系统验证了算法的可行性。在相同实验条件下测得算法的平均识别率为95.2%,平均识别时间为32.5 ms。与其他动作识别算法比较,证明了算法的识别率较高、实时性较好。

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