基于Kinect深度图像的静态人体姿态识别

简介：
本研究提出了一种利用Kinect设备捕捉的深度图像进行静态人体姿态识别的方法，通过分析人体关节位置实现对人体姿势的有效判断。 为了克服传统视频彩色图像序列在智能监控中的局限性（如光照、颜色等因素的影响），本段落提出了一种结合Kinect深度图和支持向量机的人体动作识别方法。该方法利用Kinect设备获取实时的深度信息，然后通过背景擦除和滤波处理来提取Haar特征。接下来应用支持向量机分类算法生成分类器，并对一系列特定静态动作进行分析测试。 实验结果显示：在使用深度图像的情况下，对于静态动作具有较高的识别准确率；此外，与基于传统彩色图像的智能监控系统相比，在光照、颜色等环境因素变化时表现出更强鲁棒性的同时，也提高了整体的动作识别精度和效率。