基于近似字符串匹配的姿勢識別算法

王紹雷　　楊鶴標(biāo)

摘要：近似字符串匹配算法string-k是一種高效的基于模板類的人體姿勢識別算法，其實時性能能保障在低端設(shè)備（如智能手機、平板等）上完美運行。由于該算法的識別率偏低，難以滿足用戶體驗。為此，提出一種優(yōu)化的姿勢識別算法。算法基本思想是：剔除與姿勢相關(guān)度低的骨骼節(jié)點，依據(jù)骨骼節(jié)點對識別姿勢貢獻(xiàn)度的大小分配相應(yīng)權(quán)值，采用改進(jìn)的Levenshtein距離計算姿勢序列降低識別過程的計算量。實驗結(jié)果表明，在保證實時性條件下，提高了多數(shù)姿勢的識別率。

關(guān)鍵詞：姿勢識別；骨骼節(jié)點；stringk；MSRC12；Levenshtein距離

DOIDOI：10.11907/rjdk.181221

中圖分類號：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號文章編號：16727800（2018）009010105

英文標(biāo)題Posture Recognition Algorithm Based on Approximate String Matching

--副標(biāo)題

英文作者WANG ShaoLei， YANG HeBiao

英文作者單位（School of Computer Science and Communication Engineering， Jiangsu University， Zhenjiang 212013， China ）

英文摘要Abstract：Approximate string matching algorithm stringk is an efficient templatebased human pose recognition algorithm.It can smoothly run in low computing capability devices （smartphone，tablets etc.） with realtime performance.But it can not meet users' requirements because of its low recognition rate.Therefore，an optimized human post recognition algorithm is proposed.The basic idea of this algorithm is to remove the skeleton nodes with low relevancy to the pose，and adopt the improved Levenshtein distance calculation Posture sequence to reduce the computational complexity of the recognition process.Experimental results show thatthe algorithm can improve the recognition rate of most posts by ensuring the realtime performance.

英文關(guān)鍵詞Key Words：gesture recognition；skeletal nodes；Stringk；MSRC12；Levenshtein distance

0引言

基于Kinect骨骼節(jié)點的姿勢識別研究方法主要有深度學(xué)習(xí)和模板匹配兩大類。深度學(xué)習(xí)類如Lefebvre G等[1]使用深度學(xué)習(xí)算法識別人體姿勢，Wang P等[2]使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行姿勢識別。這類算法模型復(fù)雜、運算量大，加之其對設(shè)備資源配置要求高，所以該方法大都用于游戲等高精準(zhǔn)度場景。相對于那些高精準(zhǔn)應(yīng)用，現(xiàn)實生活諸如智能家居、多媒體教學(xué)、聾啞人手語等應(yīng)用場景，對設(shè)備資源的配置要求不高，雖然對實時性有一定要求，但對精準(zhǔn)度卻允許有一定的誤差，這無疑給模板匹配方法應(yīng)用到實際生活場景帶來了契機[3]。

Ibaez R等 [4]提出的近似字符串匹配算法string-k，是模板類匹配算法中實時性較高的一種。相比其它模板類算法如DTW算法[5-6]，string-k算法通過對運動軌跡編碼縮短識別序列長度，提高了姿勢識別實時性，但是識別率偏低，降低了用戶體驗。……