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為解決使用RGB圖像進(jìn)行特征提取時(shí)容易受外界因素干擾，且計(jì)算復(fù)雜度高等問(wèn)題，采用一種更加有效的解決方案，即使用深度數(shù)據(jù)進(jìn)行人體動(dòng)作識(shí)別。利用Kinect采集的關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，首先將人體關(guān)節(jié)劃分成五個(gè)區(qū)域，對(duì)每個(gè)區(qū)域的向量夾角離散化從而描述不同的狀態(tài)，再通過(guò)Baum-Welch算法學(xué)習(xí)出各區(qū)域的多隱馬爾可夫模型（ multi-HMM），并使用前向算法建立生成區(qū)域與動(dòng)作類別概率矩陣。在此基礎(chǔ)上，對(duì)區(qū)域及動(dòng)作類別進(jìn)行內(nèi)耦合和間耦合分析，從而表達(dá)各關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的交互關(guān)系。最后使用基于耦合的K最鄰近（ KNN）算法完成整體的動(dòng)作識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試對(duì)五種動(dòng)作的識(shí)別率均達(dá)到90qo以上，并與3D Trajectories等方法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)得到的綜合識(shí)別率高于對(duì)比方法，具有明顯的優(yōu)勢(shì)。
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人體識(shí)別
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