基于Kinect的人体动作识别方法

为解决在Kinect平台下人体动作识别中时空复杂性的问题,提出一种基于特征选择的模板识别方法。根据人体不同位置关节点对动作表达的贡献度的不同,将骨骼模型60维的关节点数据转化成24维的距离特征向量,该特征模型能够在空间上对动作进行表示,具有一定不变性,计算复杂度低;结合动态时间规整的思想,解决动作识别在时间轴上不统一的问题;基于所提出的方法实现动作识别系统,定义6种基于交互的上肢动作,在此动作库中进行两个实验共1320次测试,两个实验的平均识别率为93.6%和89.8%,实验结果验证了该方法的鲁棒性和有效性,可以满足交互任务的需求。