基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别

针对传统动作姿态识别仍需物理数据采集设备或深度体感设备进行手工提取特征的问题,提出一种基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别方法。以关键点亲和场为核心进行关节点检测,获取各种姿态下的18个关节点坐标信息,使用标准化后的坐标数据对支持向量机模型加以训练,选择不同的高斯核函数进行对比。实现在没有人体深度信息和无穿戴设备的情况下,只使用普通RGB图片便可对人体姿态进行分类识别的效果。实验表明它在KTH数据集、Weizmann数据集中的识别效果良好;在自采集数据集中与带有传感器的方法相比,缩减操作步骤的同时准确率提高了7百分点。另外,还在保持关节点检测不变的情况下,使用随机森林、KNN算法进行姿态分类对比,实验结果证明该方法优于后两者。

基于深度学习的人体姿态识别

人体姿态识别在智能生活中有着很重要的实际用途,例如自动驾驶、智能园林监控、智能家居等领域都嵌入了人体姿态识别的科技价值使用深度学习可以对人体姿态识别方面的研究进行简化,在不影响精度的同时能够缩减识别步骤,从而对姿态识别有更进一步的推进。