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1.
基于关键姿势的双人交互行为识别
杨文璐, 于孟孟, 谢宏
计算机应用
2020, 40 (8):
2231-2235.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019122223
针对双人交互行为识别应用领域广但效率低的问题，提出一种基于关键姿势的双人交互行为识别方法。首先，利用帧间差异比较来提取关键帧；然后，利用骨骼点角度变化的方差和空间关系来确定关键帧中的关键姿势；接着，利用关节距离、角度和关节运动等特征表示关键姿势，每一个关键姿势表示为一个特征矩阵；最后，利用不同的降维和分类组合，选取识别率最优的组合。在SBU交互数据集和自建的交互数据集上评估所提出的识别方法，该方法的识别率分别达到92.47%和94.14%。实验结果表明，通过提取关键姿势的特征形成特征矩阵来表示动作的方法可以有效地提高双人交互行为识别结果。
参考文献 |
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