《一种基于运动协同空间的人体行为识别方法》

技术简介：

本发明公开了一种基于运动协同空间的人体行为识别方法,包括步骤：S1,对于初始骨骼序列和深度图序列分别进行基于运动状态衡量系数的关键帧提取；S2,对步骤S1处理后的骨骼序列,提取运动协同空间向量,并拼接成运动协同空间特征；对步骤S1处理后的深度图序列提取DMM特征,得到深度运动图；S3,将深度运动图和运动协同空间特征同时输入深度网络,进行分数融合。本发明基于多模态融合的思想,将骨骼数据与深度数据进行结合,使数据更加完整,实现多种异质信息的互补,剔除模态间的冗余性,建立了一种新的行为识别方法体系,为人体行为识别方法研究和应用提供新的思路和理论依据。

研发人员：侯振杰;钟卓锟;施海勇;尤凯军