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基于关节点运动轨迹的人体动作识别
基于关节点运动轨迹的人体动作识别
摘要
人体动作识别是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。在多种应用场景中，通过识别人体的动作，可以实现智能监控、体感游戏、运动分析等功能。本文提出了一种基于关节点运动轨迹的人体动作识别方法。该方法通过采集人体关键关节点的运动轨迹，并将其作为分类特征进行训练和识别。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和稳定性。
一、引言
人体动作识别是计算机视觉领域中的重要研究内容之一。传统的人体动作识别方法主要基于图像或视频数据来进行分析和识别，这种方法需要对图像序列进行复杂的处理和特征提取，难以达到实时性和准确性的要求。随着传感器技术的发展，越来越多的研究采用了基于深度传感器的方法来实现人体动作的实时识别。
二、相关工作
近年来，研究者们提出了许多基于深度传感器的人体动作识别方法。其中，基于关节点运动轨迹的方法成为了研究的热点。该方法通过采集人体关键关节点的运动轨迹，并将其作为分类特征进行训练和识别。研究表明，关节点运动轨迹可以较好地表达人体的动作特征，具有较高的准确率和稳定性。
三、方法描述
本文提出的基于关节点运动轨迹的人体动作识别方法包括以下几个步骤：
1.数据采集：利用深度传感器采集人体的关键关节点数据。通过识别人体的关键关节点，可以获得人体的骨骼结构信息。
2.关节点运动特征提取：根据采集到的关键关节点数据，计算人体关键关节点的运动轨迹。运动轨迹可以通过计算关节点之间的距离和角度来表示。
3.特征选择：对运动轨迹进行特征选择，选择最具区分度的特征进行后续的训练和识别。常用的特征选择方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
4.训练与识别：通过选取合适的分类算法，训练模型并进行动作识别。常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度神经网络（DNN）等。
5.评估与实验：通过在公开数据集上进行实验，评估所提出的动作识别方法的性能。实验结果表明，该方法可以在多种动作类别上取得较高的准确率和稳定性。
四、实验结果与分析
本文采用了公开数据集进行实验。在数据集上进行十折交叉验证，实验结果表明，所提出的方法可以在多种动作类别上取得较高的准确率和稳定性。同时，本文还对比了不同特征选择方法和分类算法的性能差异，实验结果显示所提出的方法具有较好的性能。
五、结论
本文提出了一种基于关节点运动轨迹的人体动作识别方法。该方法通过采集人体关键关节点的运动轨迹，并将其作为分类特征进行训练和识别。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和稳定性。未来的研究可以进一步探索优化特征选择算法和分类算法，提高人体动作识别的精确度和实时性。