【摘 要】
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基于彩色图像的运动检测和分割方法难以获取完整的人体骨架，并且只能提取关节点的二维坐标信息，而 Kinect 传感器能通过捕获深度图像来重建完整的人体骨架关节点三维模型，提高了
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院,香港中文大学电子工程学系
【基金项目】
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国家“863”计划基金项目(2011AA041001)
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基于彩色图像的运动检测和分割方法难以获取完整的人体骨架，并且只能提取关节点的二维坐标信息，而 Kinect 传感器能通过捕获深度图像来重建完整的人体骨架关节点三维模型，提高了骨架关节点模型的表示精度。本文通过 Kinect 的骨架跟踪模块对人体的骨架关节点模型进行提取；然后，提出一种坐标转换方法得到人体骨架关节点的三维坐标表示，利用 k 均值聚类将关节点坐标量化为符号序列；最后，建立离散隐马尔可夫模型来进行人体行为识别。通过自建的数据集进行实验，实验结果表明：本方法能取得94％的识别率。
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