汪成峰， 陈 洪， 张瑞萱， 朱德海， 王 庆， 梅树立

(1. 中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083；2. 北京九艺同兴科技有限公司，北京 100083)

带有关节权重的DTW动作识别算法研究

汪成峰1， 陈 洪1， 张瑞萱2， 朱德海1， 王 庆1， 梅树立1

(1. 中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083；2. 北京九艺同兴科技有限公司，北京 100083)

大多数动作仅包含部分关节的运动，现有方法未对运动剧烈的关节与几乎不参与运动的关节进行区分，一定程度上降低了动作识别精度。针对这个问题，提出一种自适应关节权重计算方法。结合动态时间规整(DTW)方法，利用获得的关节权重进行动作识别。首先对分类动作序列进行分段，每段动作序列中运动较剧烈的关节选择分配更高权重，其余关节平均分配权重；然后提取特征向量，计算两段动作序列的DTW距离；最后采用K近邻方法进行动作识别。实验结果表明，该算法的总体分类识别准确率较高，且对于较相似的动作也能获得较好的识别结果。关 键 词：动作识别；人体运动分析；动态时间规整；关节权重；姿态特征

人体动作识别是计算机视觉的重要研究领域之一，在视频监控、人机交互和虚拟现实等方向具有广泛的应用。在以往的研究中，人们提出了许多人体动作识别的方法，Galna等[1]基于 Vicon动作分析系统和M icrosoft Kinect，提出了一种用于准确的检测帕金森病症的动作分析方法。王向东等[2]提出了一种轨迹引导下的举重视频关键姿态自动提取方法，分析关键姿态和杠铃运动轨迹