【摘 要】
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人体动作识别是计算机视觉和模式识别等领域中的研究热点。人体动作识别技术在很多领域中有着广泛的应用,并为社会创造了巨大的社会价值和可观的经济价值,如何提高肢体动作识别的准确性与稳定性,使机器更加快速地了解人体的动作从而满足人的需求、理解人的表达,这是目前的研究重点。本文使用Kinect感知器采集肢体动作骨骼点数据,研究相关算法对肢体动作进行分类识别,将识别的肢体动作与移动机器人相结合,应用到实际生活
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人体动作识别是计算机视觉和模式识别等领域中的研究热点。人体动作识别技术在很多领域中有着广泛的应用,并为社会创造了巨大的社会价值和可观的经济价值,如何提高肢体动作识别的准确性与稳定性,使机器更加快速地了解人体的动作从而满足人的需求、理解人的表达,这是目前的研究重点。本文使用Kinect感知器采集肢体动作骨骼点数据,研究相关算法对肢体动作进行分类识别,将识别的肢体动作与移动机器人相结合,应用到实际生活中。(1)本文分析了Kinect人体感知器进行骨骼追踪和骨架提取的原理,并使用Kinect感知器搭配Visual Studio 2015开发平台对肢体动作骨骼数据进行采集和处理,定义了八种静态肢体动作样本和四种动态肢体动作样本,并建立了静态肢体动作数据库和动态肢体数据库;(2)研究使用深度学习神经网络算法对已建立的静态肢体动作数据库数据进行训练与识别,并同模板匹配算法和K-NN算法的识别效果进行对比分析,得出三种算法的静态肢体动作识别率均达到90%以上;研究使用深度学习神经网络算法和支持向量机算法对已建立的动态肢体动作数据库数据进行训练与识别,并对两者的分类效果进行对比分析,得出两种算法的识别率均达到80%以上,验证了深度学习神经网络算法在肢体动作识别方面的有效性;(3)设计基于肢体动作识别的机器人远程控制系统,搭建人在回路的验证平台,将肢体识别与移动机器人相结合,实验者通过网络摄像机监测外部环境,利用肢体动作控制远端的机器人。
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