人体动作识别一直以来都是计算机视觉及人工智能领域里一个热门的研究课题。微软推出Kinect for Windows体感设备能实时追踪人体三维骨骼信息,且具有性价比高、体积小、易于推广等特点,所以基于Kinect的人体动作识别是近年来人们研究的...人体动作识别一直以来都是计算机视觉及人工智能领域里一个热门的研究课题。微软推出Kinect for Windows体感设备能实时追踪人体三维骨骼信息,且具有性价比高、体积小、易于推广等特点,所以基于Kinect的人体动作识别是近年来人们研究的热点研究课题。在实际应用中,Kinect所采集骨架节点位置信息存在许多噪声,尤其在手、足位置识别过程中抖动较大。因此,在使用这些数据之前,很有必要设计使用一些滤波器从这些数据中去除尽可能多的噪声。本文通过大量实验验证得出了如下结论:骨架跟踪数据中存在类似相机噪点的椒盐噪声和频率相对低的周期性噪声,通过使用中值滤波器及双重均值滤波器分别进行处理,不但能有效去除骨架信息中的噪声,使识别效果准确度有很大的提高,而且算法计算复杂度不高,能够满足KinectV2实时性要求。展开更多
文摘人体动作识别一直以来都是计算机视觉及人工智能领域里一个热门的研究课题。微软推出Kinect for Windows体感设备能实时追踪人体三维骨骼信息,且具有性价比高、体积小、易于推广等特点,所以基于Kinect的人体动作识别是近年来人们研究的热点研究课题。在实际应用中,Kinect所采集骨架节点位置信息存在许多噪声,尤其在手、足位置识别过程中抖动较大。因此,在使用这些数据之前,很有必要设计使用一些滤波器从这些数据中去除尽可能多的噪声。本文通过大量实验验证得出了如下结论:骨架跟踪数据中存在类似相机噪点的椒盐噪声和频率相对低的周期性噪声,通过使用中值滤波器及双重均值滤波器分别进行处理,不但能有效去除骨架信息中的噪声,使识别效果准确度有很大的提高,而且算法计算复杂度不高,能够满足KinectV2实时性要求。
