【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第6期 419-422页,共4页

【作 者】： 韩雪 [1] ; 齐园 [2]

【摘 要】 研究机器视觉感知中的人体行为准确识别问题。机器视觉感知中，采集的信息多为二维平面信息，在合成三维图像感知信息过程中，传统的因式分解合成法运用形状基数量固定，很难表达复杂行为特征，造成行为特征会出现一定的偏差，人体行为识别准确性不高。为了避免上述缺陷，提出了一种新的机器视觉感知中的人体三维行为识别算法。采集人体行为图像，并检测图像的轮廓区域，对检测区间间隙初始划分，通过把三维不定特征在三维空间进行空间映射，完成模糊性的消除，为人体三维行为识别提供数据基础。根据提取的消除模糊性后的人体三维行作为特征分量，对人体三维行为进行识别。实验结果表明，利用这种算法进行人体三维行为识别，能够准确的识别人体的行为，极大地提高了人体行为识别的准确率。