公开(公告)号：CN103810496B

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201410009445.6

申请日：2014-01-09

Applicant: 江南大学

Inventor： 蒋敏 ,  孔军 ,  唐晓微 ,  姜克 ,  郑宪成

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明专利公开了一种基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法。基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法包括以下步骤：提取深度信息中的人体骨骼3D坐标并对其进行归一化操作，过滤对人体行为识别率低的关节及冗余关节；针对各个行为构建兴趣关节群，基于高斯距离核对人体动作空间特征进行AP聚类，获得行为特征单词表并对其进行数据清理；构建人体行为条件随机场识别模型，据此实现对人体行为的分类。本发明专利对人体具体方向、骨骼尺寸、空间位置都具有较强的抗干扰性，对不同实验个体引入的动作差异有很强的泛化能力，对不同类的相似行为也有很好的识别能力。

公开(公告)号：CN103810496A

公开(公告)日：2014-05-21

申请号：CN201410009445.6

申请日：2014-01-09

Applicant: 江南大学

Inventor： 蒋敏 ,  孔军 ,  唐晓微 ,  姜克 ,  郑宪成

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法。基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法包括以下步骤：提取深度信息中的人体骨骼3D坐标并对其进行归一化操作，过滤对人体行为识别率低的关节及冗余关节；针对各个行为构建兴趣关节群，基于高斯距离核对人体动作空间特征进行AP聚类，获得行为特征单词表并对其进行数据清理；构建人体行为条件随机场识别模型，据此实现对人体行为的分类。本发明对人体具体方向、骨骼尺寸、空间位置都具有较强的抗干扰性，对不同实验个体引入的动作差异有很强的泛化能力，对不同类的相似行为也有很好的识别能力。