基于关键点序列的人体动作识别

来源：机器人杂志2016年第2期北京时间：

作者：尹建芹, 刘小丽, 田国会, 魏军, 张玲, 徐涛

摘要：在不同的光照及视角下，为了实现人体日常生活动作的高识别率，提出了一种基于 Kinect 的识别方法．首先，受到人类进行动作识别时往往关注局部细节动作的启发，层次化地处理了采集到的人体关节点数据：通过判断躯干关节点位置变化的缓慢程度，将动作粗分类为上肢动作和躯干动作；之后对于上肢动作，关注手部关节轨迹变化，而对于躯干动作，关注中心关节点轨迹．然后，通过 C均值聚类法从这两类轨迹中提取关键点，并将动作的轨迹映射到相应的关键点，得到每组粗分类动作的关键点序列．并提出了时序直方图的概念用以建模关键点序列．再通过比较轨迹间关键点序列的相似性，完成动作识别任务．最后，将该算法应用于采集的数据集合，得到了 99% 的识别正确率，表明算法能够有效地完成人体动作识别任务．

关键词：人体动作识别, 人体关节点, <i>C</i>均值, <i>k</i>近邻, 时序直方图