基于改进坐标转换的人体运动轨迹识别方法
【摘要】 为了解决当前人体运动识别方法受到复杂背景、可变光照及视角变化的影响，无法准确识别人体运动轨迹的问题，通过特征匹配研究人体运动轨迹识别问题。通过背景提取与差分二级化对人体运动区域进行分割，在此基础上，把人体运动空间描述转换至人体运动关节空间坐标系。通过归一化位移向量序列标识关节活动幅度轨迹，将Fisher向量作为特征，为人体运动轨迹识别提供依据。关节活动幅度轨迹识别选用DTW（DynamicTimeWarping，动态时间归整）方法，获取参考模板与测试模板间的最小累积失真量，将测试模板归类于全部累积失真量最小的一类中，以实现对不同人体运动轨迹长度模板的匹配。结果表明:所提方法识别的人体运动轨迹和实际轨迹基本吻合，受外界环境的影响较小;所提方法与其它方法相比识别率较高，且识别时间较短。可见所提方法识别结果准确，有较强的可行性。
