作者：張孫培孫懷江
**：《現代電子技術》2023年第10期
摘要： 基於關節資訊的人體動作識別在人機互動、互動娛樂、多**資訊檢索等方面應用廣泛。為了提高動作識別率，使用兩種具有固定長度的分層描述符分別關注運動的動態和靜態資訊，對運動序列提取特徵，將這兩種描述符線性組合，形成同時包含動態和靜態資訊的新描述符，並使用極限學習機（elm）進行分類。。
實驗結果證明組合後的描述符結合elm在這兩個資料集上的識別率較現有方法有明顯提高。
關鍵詞： 人體動作識別； 極限學習機； 協方差； 方向位移直方圖
中圖分類號： tn71034； tp391.4 文獻標識碼： a 文章編號： 1004373x（2015）10005506
0 引言
人體動作識別是計算機視覺研究中的乙個分支，被廣泛地應用於人機互動、互動式娛樂等多個領域。基於關節資訊的運動軌跡記錄是常用的高階記錄方法之一，其中運動軌跡是指隨時間變化的關節路徑。
人體運動相關研究的第乙個問題是運動資料的採集，常用的方法[1]有機械式的運動捕獲，基於電磁系統的運動捕獲，基於慣性系統的運動捕獲，基於光學系統的運動捕獲。為了方便研究者使用，現有很多公開的運動捕獲資料集，例如cmu運動捕獲資料集和hdm05資料集[2]。這些資料的採集需要較大代價，最近基於深度資訊的微軟kinect運動採集器因其廉價性和可接受的精度，得到越來越多的使用。
獲取運動資料後，要做的就是提取特徵和選擇分類器。wu和yang使用運動軌跡上每個點的曲率和扭矩建立了乙個長度可變的描述符[34]。wang使用歸一化的分布向量描述每個運動軌跡，但是將描述符長度限定為固定值[5]。
此後，wang又根據骨架關節之間的相對位置建立描述符[6]，並用傅利葉時序金字塔在頻域內建立了時序模型。xia計算出一幀中3d關節的直方圖，並用hmm建立了時序模型[7]。hussein等用協方差矩陣和分層的方法描述了骨架關節座標之間的時序依賴[8]，gowayyed等又將3d關節軌跡投影到三個相互正交的2d平面上[9]，利用方向位移直方圖和分層的時序金字塔提取了相鄰幀間的關節位置變化資訊，並且取得了更好的識別效果。
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