基于骨骼特征和手部关联物体特征的人的姿态识别

在计算机视觉中,人的姿态识别是人的行为识别的重要组成部分。通常,人的行为是动态的过程,姿态是人的行为中的具体的某个静态动作。在人的姿态或行为识别研究中,多借助人体姿态特征,而忽略了与人体相互关联的物体信息。当借助骨骼信息描述人体姿态时,人体被简化为人体骨骼,不同的姿态可能会出现相同的骨骼形态。为了更好地识别姿态,提取人的姿态的骨骼信息特征和手部关联物体的深度信息特征,再使用支持向量机进行分类。最后借助公共数据库验证了方法的有效性。

Human Pose Recognition Based on SkeIeton Features and Hand-associated Object Features