《基于深度信息的人体动作识别研究综述》PDF+DOC

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2. 《一种基于深度传感器的人体动作识别方法》PDF+DOC 本文设计了一种基于深度传感器的动作识别系统。该系统采用Kinect深度传感器对采集的人体动作视频进行特征提取，搭建了一个单层的BP神经网络进行训练和识别。实验表明，该系统在少样本训练的情况下，依然能够较准确地对站立、坐下、挥手与蹲下4个动作进行识别。该方法在数据维度上引入了第三维“深度信息”，所以在......
3. 《基于三轴加速度传感器的人体动作识别研究》PDF+DOC 提出一种基于三轴加速度传感器的人体动作识别方法，通过对采集到的数据进行预处理，提取多种统计特征包括标准差、阈值、偏度、峰度等进行分类识别。能够有效地识别站立、行走、跑、跳这四种人体基本日常行为动作。...
4. 《Kinect深度传感器深度误差分析和修正方法的研究》PDF+DOC 针对Kinect2.0深度传感器获取的深度数据存在较大误差的问题，本文对其误差变化情况进行了测试分析，发现测距范围在4.5 m以内时，误差变化稳定，且保持在25 mm精度以内。但是当距离大于4.5 m后，误差则表现为快速增加，且随距离增加而曲线上升。鉴于此，本文通过多项式曲面拟合误差与距离曲线，对深......
5. 《基于Kinect人体脚型三维构建》PDF+DOC 针对传统测量方法成本高、操作复杂、图像特征匹配率准确度不高等问题，提出了一种将Kinect传感器与计算机视觉技术相结合的构建人体三维脚型的方法。利用Kinect传感器搭建测量系统，获取不同角度的深度信息图像，通过改进的Harris-SIFT算法对特征点进行提取与匹配，并通过迭代最近点(ICP)算法完......
6. 《Kinect下深度信息获取技术及其在三维目标识别中的应用综述》PDF+DOC 微软公司2010年推出的Kinect深度传感器能够同步提供场景深度和彩色信息，其应用的一个关键领域就是目标识别。传统的目标识别大多限制在特殊的情形，如：手势识别、人脸识别，而大规模的目标识别是近年来的研究趋势。通过Kinect得到的RGB-D数据集多为室内和办公环境下获取的多场景、多视角、分目标类型......
7. 《基于Kinect深度数据的人物检测》PDF+DOC 为了实现基于计算机视觉的人体动作识别，首先必须实现人物检测，过去的几年中，有很多关于人物检测的研究和方法。而在文中，介绍了一种较新的人物检测方法，该方法利用微软Kinect体感器作为人物场景采集器，将其采集到的深度数据进行处理，将人物与背景分割，去除背景深度区域，保留人物所在深度区域，进一步检测出人......
8. 《基于Kinect传感器的近场手势识别追踪系统的实现》PDF+DOC 利用Kinect深度传感器所获取的图像深度信息实现手部从背景中的分割，并通过零均值离散高斯滤波、二值化、取最小外包矩形、欧式距离变换等一系列过程对手势目标进行识别，最后把得到的识别结果显示在电脑上，实现实时追踪。该系统相较其它类似系统具有算法简单，实时性好，实现成本低等特点。...
9. 《基于随机投影的快速稀疏表示人体动作识别方法》PDF+DOC 为有效解决体域网人体行为动作远程识别系统低功耗和快速准确识别的问题，提出一种基于随机投影的快速稀疏表示人体行为动作识别的方法。该方法基于压缩感知随机投影方式压缩数据，获取待测试样本邻近类中较少最近邻训练样本，构建测试样本稀疏表示时的训练样本集，以期达到最优线性重构测试样本；在降低传感器装置功耗和稀疏......
10. 《基于Kinect的工人操作估计》PDF+DOC 为了实现Kinect对工厂工人操作动作的识别，该文提出了基于Kinect传感器的工人操作动作识别方法。首先，使用Kinect采集人体运动的关节点数据和RGB序列，然后，通过中值滤波等操作提高信息的可信度，构造关节点特征并检测序列RGB序列中的时空兴趣点。最后，利用决策融合框架对工人的操作动作进行识别......