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基于帧级骨架拓展类特征的人体动作实时检测技术

REAL-TIME DETECTION TECHNOLOGY OF HUMAN MOTION BASED ON FRAME LEVEL SKELETON EXTENDED CLASS FEATURES

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为解决在多场景快速且准确检测出人体动作这一难题,提出一种新颖的基于帧级骨架拓展类特征的人体动作识别模型用于人体动作实时检测,先从连续帧中提取出时序骨架信息,再将躯干角度、骨骼关节点位置、关节点运动速度特征融入到一个混合特征中,并用该特征表示人体动作,通过互信息法与随机森林分类器验证了混合特征的有效性.在UTKinect Dataset数据库上进行了实验,准确率达到了97.43％,每秒平均传输帧数达到了21.9.

黄耀、雷景生

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上海电力大学计算机科学与技术学院 上海 200000

浙江科技学院信息与电子工程学院 浙江 杭州 310023

机器视觉 骨骼关节点 动作识别 实时性

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.10.027

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(10)
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