【摘 要】
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动作识别使得机器能够对人体动作的意图进行判别理解,进而实现高效的人机交互。提出一种肢体角度模型,实现在三维空间中对人体动作进行表示,该模型具有一定的不变性,计算复杂
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51475365);陕西省教育厅省级重点实验室科学研究计划(No.12JS071);陕西省自然科学基础研究计划(No.2017JM5088)
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动作识别使得机器能够对人体动作的意图进行判别理解,进而实现高效的人机交互。提出一种肢体角度模型,实现在三维空间中对人体动作进行表示,该模型具有一定的不变性,计算复杂度低。针对传统的基于混合高斯的隐马尔可夫模型(GMM-HMM)的动作识别,提出深度置信网络模型(DBN)和隐马尔可夫模型相结合的动作识别模型,构建了一种非线性的基于条件限制玻尔兹曼机(CRBM)的DBN深度学习模型,深层次结构使其建模能力更强,且能够结合历史信息建模,更适用于动作识别。实验表明该算法具有较高的识别结果。
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