基于图像特征和骨架特征融合的kinect人体动作识别

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2、作品或成果，也不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文研究做出重要贡献的个人或集体均己在论文中进。行了说明并表示谢意。本声明的法律后果由本人承担论文作者签名：句則刮／年Ｊ月／ｒ日版权授权说明＂本人授权学校有权保留送交学位论文的原件，允许学位论文被查阅和借阅，学校可公布学位沦文的全部或部分内容＾，可心影＂印、缩印或其他复制手段保存学位论文；愿意将本人学位论文电子版提交给研究生部指定授权单位收录和使用。学校必须严格按照授权对论文进行处理，不得超越授权对

3、毕业论文进行任意处置。作者：指导教师：２。／年Ｊ月／曰少年月曰／／／／Ｊ化分类号密级公开UDC学位论文题目：基于图像特征和骨架特征的Kinect人体动作识别研究生姓名：刘拴朋学科专业名称：软件工程研究方向：分布与并行计算论文类型：应用研究申请学位：工学硕士指导教师姓名：石祥滨指导教师职称：教授指导教师单位：沈阳航空航天大学论文提交日期：2016年03月07日论文答辩日期：2016年03月11日沈阳航空航天大学2016年03月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHE

4、SISFORMASTER’SDEGREEHUMANACTIONRECOGNITIONBASEDONIMAGEFEATUREANDSKELETONFEATUREOFKINECTCandidate：ShuanpengLiuSupervisor：XiangbinShiSpecialty：SoftwareEngineeringDate:March,2016摘要人体动作识别是计算机视觉研究领域中一个非常重要的研究方向。人体动作识别的研究和分析，涉及计算机视觉、人工智能等多个领域，具有非常重要的研究价值。传统

5、的人体动作识别方法是基于RGB视频序列，这些方法不但计算复杂度比较高，而且对于光照、背景、角度的变化敏感。由于一些传统的深度设备价格昂贵，体积大等缺点，对其应用造成了诸多限制。而Kinect由于其较高的性价比得到研究者的青睐。本文主要对基于Kinect人体动作识别相关问题进行了研究。包括：图像预处理、深度特征提取、骨架特征提取、关键帧提取、SVM分类等。提出了一种基于关键帧的融合多特征的人体动作识别方法。主要工作如下：提出了一种人体动作特征提取方法。首先对图像进行预处理，如二值化、去噪操作；提取宽

6、高比和运动轨迹作特征，以表示在一个动作视频序列中人体在平面和空间的变化；提取人体骨架数据中提取关节点位置和骨架角度作为表示人体动作的特征，以表示动作视频序列中人体骨架之间的相对位置的变化。然后，将两种特征进行融合，最后使用该特征进行人体动作识别。本文主要提出了一种基于关键帧的融合多特征的人体动作识别方法。首先，使用动态时间规整算法根据视频中的骨架数据对动作视频序列对齐，处理人体动作中速率不一致问题；然后使用K-means算法从视频序列中提取样本中心，根据样本中心从原视频中提取关键帧后；从原视频中提

7、取深度特征和从关键帧中提取骨架特征，将两种特征进行融合；最后，SVM分类器使用融合特征进行分类和识别。由于去除了冗余数据，降低了计算量，减少动作识别所用时间，提高了人体动作识别的准确率和实时性。在两个公共的深度数据集和一个自定义数据集中，对本文中提出的人体动作识别方法进行性能评估。实验结果表明，和其他方法相比，基于关键帧的人体动作识别方法，不但识别率有提升，而且在识别速度方面有很大的提升，表明了本文方法的有效性。关键词：人体动作识别；Kinect；深度特征；骨架特征；支持向量机IAbstractH

8、umanactionrecognitionisacriticalresearchdirectionincomputervisionresearchfield.Thestudyandanalysisofhumanactionrecognitioninvolvedinmanyfieldssuchascomputervision,artificialintelligence,haveanimportantresearchvalue.Thetraditionalmethodsforonhu