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基于关键点运动轨迹建模的步态识别
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作者 徐久强 赵肖肖 钱龙飞 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期33-39,48,共8页
步态信息作为一个新兴的生物特征,在医疗、刑侦等方面具有广泛的应用前景.研究者已经提出了很多种步态识别方法,但普遍存在适应性不强、特征描述过于复杂或缺乏可解释性等问题.针对此问题,首先,通过改进三帧差分完成对视频图像中人体轮... 步态信息作为一个新兴的生物特征,在医疗、刑侦等方面具有广泛的应用前景.研究者已经提出了很多种步态识别方法,但普遍存在适应性不强、特征描述过于复杂或缺乏可解释性等问题.针对此问题,首先,通过改进三帧差分完成对视频图像中人体轮廓的提取;然后,基于人体轮廓图获取人体骨架模型,通过骨架模型得到所需的人体关键点位置,并对视频图像中同一关键点的位置轨迹进行曲线建模;最后依据关键点轨迹曲线模型建立一种以模型参数作为步态特征向量的步态特征描述方法,并在此基础上选取合适的分类方法进行步态识别.实验结果表明,基于关键点运动轨迹模型的步态特征表达能够很好地描述步态信息,识别率也相对较高. 展开更多
关键词 步态识别 轮廓提取 人体骨架提取 关键点运动轨迹
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基于三个特征点的人体跌倒检测 被引量:4
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作者 刘国帅 熊平 《科技视界》 2015年第21期5-6,共2页
设计了视频监控跌倒检测系统,采用人体姿态分析,通过人体轮廓提取、星形骨架提取、人体部位识别等步骤对视频图像进行处理,首先检测出三个特征点。由特征点构成了跌倒判断的特征向量。根据三个特征点相对位置的变化和特征向量与水平地... 设计了视频监控跌倒检测系统,采用人体姿态分析,通过人体轮廓提取、星形骨架提取、人体部位识别等步骤对视频图像进行处理,首先检测出三个特征点。由特征点构成了跌倒判断的特征向量。根据三个特征点相对位置的变化和特征向量与水平地面的夹角,来区分跌倒与正常人体活动的差别。以3个志愿者的步行、坐下和蹲下三类最具代表性动作为实验样本,采用上述方法进行测试。实验结果表明系统能有效检测跌倒,总体成功率超过90%,对正常活动的误报率仅7.5%。 展开更多
关键词 跌倒检测 智能监控 人体骨架提取 人体部位识别
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老年人室内危险行为监测预警系统研究 被引量:2
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作者 王灵灵 郭世琪 +1 位作者 周迎 陈坤辉 《土木建筑工程信息技术》 2023年第1期7-12,共6页
为保障老年人室内环境下的安全,及时发现险情并提供救助支持,本文开发了一套老年人室内危险行为监测预警系统,其能够识别老年人常见危险行为,并能进行预警。研究针对老年人常见危险行为中的异常俯身和跌倒,基于RGB相机采集人体姿态信息... 为保障老年人室内环境下的安全,及时发现险情并提供救助支持,本文开发了一套老年人室内危险行为监测预警系统,其能够识别老年人常见危险行为,并能进行预警。研究针对老年人常见危险行为中的异常俯身和跌倒,基于RGB相机采集人体姿态信息并提取人体骨架的关键特征点;利用支持向量机对各类危险行为进行分类识别;进一步结合轨迹和定位信息向相关人员远程预警和紧急呼救。实验结果表明,本系统对危险行为识别的真正类率达到97.14%,能够较准确地完成老年人室内危险行为的监测预警,从而有效减缓意外伤害的扩大,保障老年人的居家安全。 展开更多
关键词 老年人 危险行为识别 安全预警 计算机视觉 人体骨架提取 跟踪定位
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基于Kinect的人体骨骼信息提取与手势识别 被引量:4
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作者 陈燕军 《机械工程与自动化》 2020年第4期173-175,共3页
Kinect for Windows SDK是微软专为Kinect传感器而设计的一套软件开发包,通过Kinect.NET接口可以使开发人员在LabVIEW平台上使用.NET技术来实现Kinect传感器的开发利用。通过介绍Kinect骨骼追踪原理、人体手势识别的原理,阐述了在LabVIE... Kinect for Windows SDK是微软专为Kinect传感器而设计的一套软件开发包,通过Kinect.NET接口可以使开发人员在LabVIEW平台上使用.NET技术来实现Kinect传感器的开发利用。通过介绍Kinect骨骼追踪原理、人体手势识别的原理,阐述了在LabVIEW平台上对Kinect进行开发的具体流程。首先提取并显示人体二维图像及三维骨骼信息,然后利用人体骨骼三维信息求解人体关节角度的空间向量,实现通过Kinect来对人体骨骼信息及人体手势的识别,从而进一步拓宽了体感控制的应用范围。 展开更多
关键词 KINECT 手势识别 人体骨骼信息提取
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ECA_SB:一种轻量级人体骨架点提取网络 被引量:1
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作者 闫河 刘继红 +1 位作者 莫佳迪 刘伦宇 《计算机仿真》 北大核心 2023年第6期453-458,共6页
SB(Simple Baseline)网络提取人体骨架点具有较高精度,但SB网络存在参数量和计算量大、学习效率低的问题,限制了其部署和应用。通过设置SB网络中Bottleneck组件的expansion参数为1,在Bottleneck组件的最后一个卷积层后引入一个高效通道... SB(Simple Baseline)网络提取人体骨架点具有较高精度,但SB网络存在参数量和计算量大、学习效率低的问题,限制了其部署和应用。通过设置SB网络中Bottleneck组件的expansion参数为1,在Bottleneck组件的最后一个卷积层后引入一个高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块,并设置ResNet骨干网络的最后三个Bottleneck的卷积步长为1,采用反卷积组代替ResNet之后的转置卷积,从而提出一种轻量级的人体骨架点提取网络:ECA_SB。在COCO2017数据集上的对比实验结果表明,ECA_SB网络在保留较高人体骨架点提取精度的同时,参数量和计算量均有明显降低。 展开更多
关键词 人体骨架点提取 注意力模块 反卷积
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基于Mean Shift的运动人体骨架重构方法 被引量:2
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作者 于若飞 《科学技术与工程》 2011年第21期5220-5222,共3页
提出一种基于Mean Shift的方法来追踪并重构运动人体的骨架结构。首先,手动地将运动目标的部分肢体标识出来,为每一部分设定Mean Shift跟踪模板。由于单纯应用原始Mean Shift没有利用人体信息,提出一种结合肤色模型和边缘信息的Mean Sh... 提出一种基于Mean Shift的方法来追踪并重构运动人体的骨架结构。首先,手动地将运动目标的部分肢体标识出来,为每一部分设定Mean Shift跟踪模板。由于单纯应用原始Mean Shift没有利用人体信息,提出一种结合肤色模型和边缘信息的Mean Shift算法,可将运动人体的骨架运动准确跟踪。最后利用上面的跟踪结合各运动区域的运动信息,将人体骨架完整地重构出来。实验结果表明,该方法能够实时有效地对运动人体的骨架进行重构。 展开更多
关键词 Mean SHIFT 人体信息 骨架重构
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