基于骨架特征的人體動作分類研究

庾 晶，葛 軍，郭 林

(1.南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003；2.南京郵電大學 物聯網學院，江蘇 南京 210003)

基于骨架特征的人體動作分類研究

庾 晶1，葛 軍1，郭 林2

(1.南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003；2.南京郵電大學 物聯網學院，江蘇 南京 210003)

為了能夠在豐富復雜的網絡信息中快速找到所需圖片,提出一種基于骨架特征的人體上半身動作分類方法,以提高相應圖片的檢索效率。對人體運動圖片進行人體運動時上半身姿勢識別,得到能夠表示人體位置、方向以及大小的“火柴人模型”(即骨架特征),使用矩陣形式對提取到的骨架特征進行描述。為了校正因距離和位置變化造成的尺度差異,對特征矩陣進行歸一化處理,然后使用多分類SVM方法對提取的骨架特征進行訓練，得到可以對不同動作進行分類的分類器。以收集到的人體運動圖片作為測試數據庫進行實驗,實驗結果表明,該算法的分類準確率達到97.36%,能夠很好地對人體動作進行分類。同時,在Buffy數據庫上進行圖片檢索對比實驗,實驗結果表明,所提算法的分類準確率更高,更好地提高了圖片檢索效率。

動作分類;姿勢識別;骨架特征;多分類SVM

0 引 言

計算機網絡技術、多媒體技術的快速發展,為圖像等海量視覺信息的存儲和傳輸創造了便利條件,人們可以從網絡上獲得大量的圖片信息。然而,日益增多的數據量也使得人們尋找自己想要的圖片變得越發困難[1]。對網站來說,需要對大量的圖片信息進行管理,對圖片進行分類,建立索引,從而使用戶能夠方便地獲得所需內容。……