【摘 要】
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人体行为识别技术被广泛应用于智能安全监控、自然用户界面和基于内容的图像和视频检索。随着深度图像摄像头价格的不断降低和精确度的逐步提高，如何利用Kinect这类深度图像摄
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人体行为识别技术被广泛应用于智能安全监控、自然用户界面和基于内容的图像和视频检索。随着深度图像摄像头价格的不断降低和精确度的逐步提高，如何利用Kinect这类深度图像摄像头提取出的3D人体骨架关节点模型进行行为识别成为学者们关注的课题。运动特征的表示方法是行为识别的重要部分。本文提出一种名为肢体角度模型的姿态表示模型，此模型可以有效避免方向敏感性、人体长度和人体组成部分之间长度比例的影响。肢体角度模型将所有关节点坐标转换到由一些身体部位的关节点建立的球坐标系上，然后计算由相邻关节点组成的肢体在这个球坐标系上的角度信息。在行为归类步骤中使用隐马尔可夫模型作为模式识别工具。实验中收集了不同视角方向和不同人体的骨架序列作为实验样本。实验结果证明了方法的有效性。
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