公开(公告)号：CN112131979B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202010941604.1

申请日：2020-09-09

Applicant: 东南大学

Inventor： 黎张子康 ,  周小舟

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于人体骨骼信息的连续动作识别方法，该方法包括：（1）提取人体的骨架，获得身体多个节点位置信息；（2）判断动作中关键节点以及无关节点，以连续动作的关键节点的距离信息作为动作识别的观测值特征序列；（3）对观测值特征序列进行归一化处理；（4）采用已训练好的HMM模型对连续动作对应的观测序列进行概率计算；（5）根据不同动作对应节点所占权重不同，对所得概率进行加权平均，输出最终结果。本发明能够降低无关节点信息对动作识别的影响，并且合理地对不同节点序列计算所得概率进行加权平均，减小运算量，提高识别准确率，提升用户体验。

公开(公告)号：CN112131979A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010941604.1

申请日：2020-09-09

Applicant: 东南大学

Inventor： 黎张子康 ,  周小舟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于人体骨骼信息的连续动作识别方法，该方法包括：（1）提取人体的骨架，获得身体多个节点位置信息；（2）判断动作中关键节点以及无关节点，以连续动作的关键节点的距离信息作为动作识别的观测值特征序列；（3）对观测值特征序列进行归一化处理；（4）采用已训练好的HMM模型对连续动作对应的观测序列进行概率计算；（5）根据不同动作对应节点所占权重不同，对所得概率进行加权平均，输出最终结果。本发明能够降低无关节点信息对动作识别的影响，并且合理地对不同节点序列计算所得概率进行加权平均，减小运算量，提高识别准确率，提升用户体验。