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基于深度图像的人体行为识别综述  
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【英文篇名】 Survey on Human Action Recognition From Depth Maps
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【作者】 孙彬; 孔德慧; 张雯晖; 贾文浩;
【英文作者】 SUN Bin; KONG Dehui; ZHANG Wenhui; JIA Wenhao; Beijing Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology; Faculty of Information Technology; Beijing University of Technology;
【作者单位】 北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室;
【文献出处】 北京工业大学学报 , Journal of Beijing University of Technology, 编辑部邮箱 2018年 10期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 人体行为识别; 特征提取; 深度图像; 人体关节点; 机器学习;
【英文关键词】 human action recognition; feature extraction; depth map; body joint; machine learning;
【摘要】 深度图像降低了人体三维运动信息在视觉获取过程中的维度损失,使得与传统彩色图像相比,基于深度图像的人体行为识别研究在特征提取、表示及识别精度等方面体现出技术优势,受到广泛关注,因此,全面、深入地综述了基于深度图像的人体行为识别的研究现状.首先,对近年来提出的基于深度图像的人体行为识别的各种方法进行整理、分类;然后,对多个常用的人体行为公开数据库进行介绍,并在3个数据库上对不同方法的识别率进行对比分析;最后,阐述了人体行为识别技术未来可能的发展趋势.
【英文摘要】 Depth maps reduce the dimension loss of 3 D human motion information in the process of vision acquisition,therefore depth map-based human action recognition reflects technical advantages in fields of feature extraction,representation and recognition accuracy,compared with traditional RGB image,and attracts the extensive attention. The research status of depth map-based human action recognition was summarized in this paper. First,the existing methods of recognizing human action from depth maps were collated ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61370120); 北京市自然科学基金资助项目(4162009)
【更新日期】 2018-10-18
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 基于计算机视觉技术的人体行为识别在人类生活的众多领域得到广泛应用,如视频监控、运动检索、人机交互、智能家居以及医疗保健等[1-4].传统的基于彩色(RGB)相机获取视频序列进行行为识别的方法[5-10]有很多,如基于时空特征的方法[11-12]和基于运动轨迹特征的方法[1,13-14].但?

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