基于三维深度信息的人体动作运动轨迹识别V..pdf

【基于三维深度信息的人体动作运动轨迹识别】 随着科技的发展，尤其是机器人技术和自然人机交互领域的进步，人体动作运动轨迹的识别技术变得至关重要。传统的识别技术主要依赖于二维图像，但这种方式存在诸多局限性，例如光照变化、肢体遮挡和背景干扰等问题。本文探讨了一种新的方法，即利用三维深度数据进行人体动作运动轨迹的识别，以提高识别的准确性和鲁棒性。 1. 三维深度数据的优势 传统的二维识别方法易受光照、遮挡和背景颜色影响，而三维深度数据能提供更为全面的信息，它能够去除光照变化的影响，减少遮挡造成的识别困难，并减弱与背景相似性带来的识别挑战。通过引入三维深度数据，可以构建三维运动历史图像（3DMHI），进一步提高识别的精确度。 2. 运动历史图像与三维深度数据的结合 为了克服三维深度数据计算量大、训练效率低下的问题，文章提出了将运动历史图像（MHI）与三维深度数据融合，形成运动能量图像（MEI）。MEI能够有效地表示肢体动作的能量分布，通过计算MEI的不变矩作为特征向量，可以更好地描述和区分不同的动作。 3. 特征提取与识别 论文中采用七个不变矩作为肢体动作的特征向量，这有助于减少环境因素对识别的影响。通过建立肢体动作模板集合，利用Mahalanobis距离衡量新输入动作与已知模板之间的相似性，以此确定识别的成功与否。这种方法提高了实时性和准确性，降低了对光照、遮挡和背景的依赖。 4. 实验与验证 实验结果表明，基于三维深度数据的肢体动作运动轨迹识别方法相比于传统二维方法，具有更高的识别率和更强的抗干扰能力。这种方法尤其适用于需要高度精确和实时交互的场景，例如残障人士的辅助设备控制。 5. 结论 本文提出的方法创新性地将三维深度信息与运动历史图像相结合，解决了传统二维识别的局限性，提升了人体动作识别的性能。未来的研究可能将进一步优化特征提取和匹配算法，以适应更复杂、多变的环境条件，实现更加智能和精准的人机交互。 基于三维深度信息的人体动作运动轨迹识别技术为自然人机交互提供了新的可能性，尤其是在机器人技术和无障碍交互设备领域，有望带来显著的提升和改进。通过深入理解和应用这些技术，我们可以期待一个更加智能、无障碍的未来。