[发明专利]仿人运动拟态的人体骨骼点参数采集装置及其识别方法在审
| 申请号： | 201710397209.X | 申请日： | 2017-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN106981075A | 公开（公告）日： | 2017-07-25 |
| 发明（设计）人： | 黄根勇 | 申请（专利权）人： | 江西制造职业技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/285 | 分类号： | G06T7/285;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 330095 *** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种应用于仿人运动拟态的人体骨骼点参数采集装置及其识别方法，其特征在于其深度图像的获取，通过OpenNI骨骼识别算法库，利用深度图像识别出人体关节点并提取空间坐标，通过滤波、空间向量计算、腿部姿势识别，为机器人控制器提供控制数据。针对体态识别受环境干扰导致识别准确率低和实时性差等问题，提出一种基于人体骨骼预定义的动作识别方法，用于人机交互体态分类。本发明专利充分发挥Kinect可获得深度图像特征优势，有机结合2bitBP特征，构成骨架预定义体态类别，采用改进的支持向量机进行体态分类，实时性强，识别准确率高，在纷乱、光照变化条件下鲁棒性强，识别效率和正确率均能满足自然的人机交互系统的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 运动 拟态 人体 骨骼 参数 采集 装置 及其 识别 方法 | ||
【主权项】：
针对体态识别受环境干扰导致识别准确率低和实时性差等问题，提出一种基于人体骨骼预定义的动作识别方法，用于人机交互体态分类，其特征在于：通过OpenNI骨骼识别算法库获取人体的深度图像，利用深度图像识别出人体关节点并提取空间坐标，通过滤波、空间向量计算、腿部姿势识别，为机器人控制器提供控制数据。
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