论文研究实时动作识别方法研究.pdf

针对传统RGB视频中动作识别算法时间复杂度高而识别准确率低的问题，提出一种基于深度图像的动作识别方法。该方法首先对深度图像在三投影面系中进行投影，然后对三个投影图分别提取Gabor特征，最后使用这些特征训练极限学习机分类器，从而完成动作分类。在公开数据集MSRAction3D上进行了实验验证，该方法在三组实验上的平均准确率分别为97.80%、99.10%和88.35%，识别单个深度视频的用时小于1s。实验结果表明，该方法能够对深度图像序列中的人体动作进行有效识别，并基本满足深度序列识别的实时性要求。