遮挡条件下人体局部运动特征多路径识别方法

采用传统方法容易受到噪声影响,无法识别伪特征点,导致人体局部运动特征识别精准度较低,为了解决该问题,提出了遮挡条件下多路径识别方法研究。根据一般识别过程,利用深度信息,计算灰度图像中的光流场,并将矢量依次分解到x、y轴,获取实际运动分量。跟踪实际运动分量最小角点,并对其进行检测,以帧间差信息为基础提取角点,采用前后帧差法消除伪特征点。采用加窗方法对去除伪特征点的人体局部运动特征点进行处理,通过计算标准差、偏度和峰值区分人体前走、后退、跑步、上跳和下蹲局部运动,由此完成多路径识别研究。通过实验对比结果可知,该方法最高识别精准度为98.7%,可以利用到实时行为识别项目研究进程中。