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孙彬 (孙彬.) | 孔德慧 (孔德慧.) (学者:孔德慧) | 张雯晖 (张雯晖.) | 贾文浩 (贾文浩.)

收录:

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摘要:

深度图像降低了人体三维运动信息在视觉获取过程中的维度损失,使得与传统彩色图像相比,基于深度图像的人体行为识别研究在特征提取、表示及识别精度等方面体现出技术优势,受到广泛关注,因此,全面、深入地综述了基于深度图像的人体行为识别的研究现状.首先,对近年来提出的基于深度图像的人体行为识别的各种方法进行整理、分类;然后,对多个常用的人体行为公开数据库进行介绍,并在3个数据库上对不同方法的识别率进行对比分析;最后,阐述了人体行为识别技术未来可能的发展趋势.

关键词:

人体关节点 人体行为识别 机器学习 深度图像 特征提取

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

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来源 :

北京工业大学学报

年份: 2018

期: 10

卷: 44

页码: 1353-1368

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