【摘 要】
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基于Kinect深度传感器提取人体骨骼信息，提出了一种有效的动作识别方法。首先利用Kinect传感器获取人体骨骼中20个骨骼点位置信息和旋转角度信息，用四元数的形式来表示，提取一个
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家科技重大专项(2011ZX05039-004-02);北京信息科技大学研究生科技创新项目(5121424102)
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基于Kinect深度传感器提取人体骨骼信息，提出了一种有效的动作识别方法。首先利用Kinect传感器获取人体骨骼中20个骨骼点位置信息和旋转角度信息，用四元数的形式来表示，提取一个时间段的每一个骨骼点的四元数参数，作为80个时空特征；用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对每一个时空特征进行训练，得到80个弱分类器；最后利用Adaboost算法进行训练，得到相应的动作特征集和强分类器，并对强分类器进行融合。实验结果证明．该方法对不同体型的人的动作都具有很高的识别准确率和鲁棒性
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