10.3969/j.issn.2095-2783.2016.02.012
R GB-D 视频中连续动作识别
提出了一种基于动态规划的方法识别深度视频中的动作序列，首先通过视频中的深度信息提取出归一化的骨架来表征人体的姿态；然后通过隐式马尔可夫模型对人体的每个动作进行建模，并利用先验知识对整个连续动作序列进行划分；最后利用隐式马尔可夫模型输出概率构造代价函数，通过动态规划求解得到最优的动作识别标签，实现连续动作识别。实验结果验证了该方法对连续动作识别的高效性和准确性。
模式识别、连续动作、动态规划、深度视频
TP399(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划863计划资助项目2013AA013903
2016-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
168-172,178
