[发明专利]一种室内人体行为识别方法

摘要

本发明公开了一种室内人体行为识别方法，该方法包括以下步骤：基于Kinect设备获取人体三维骨架信息；提取出每个视频集中的三维骨架特征；训练三维骨架特征，对特征进行描述，其中训练步骤为先对特征在线字典学习，然后进行稀疏主成分分析，最后用多任务大边界最近邻算法与线性支持向量机进行分类得到训练特征集；提取测试视频的三维骨架特征；使用多任务大边界最近邻算法和线性支持向量机进行分类得到特征描述，将训练特征集与测试特征以打分机制做出最佳判决。本发明在智能视频监控，病人监护系统，人机交互，虚拟现实，智能家居，智能安防和运动员辅助训练中具有广泛的应用前景，具有较强的可行性和社会经济效益。

主权项

一种室内人体行为识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：1）通过体感设备获取人体三维骨架信息；2）根据三维骨架信息计算三维骨架特征，所述三维骨架特征包括全局运动特征和手臂、腿部局部运动特征；3）提取测试视频集中的三维骨架特征；4）训练测试视频集中的三维骨架特征进行特征描述，得到训练特征集；具体过程如下：对三维骨架特征进行在线字典学习；然后稀疏主成分分析进行降维；最后融合多任务大边界最近邻算法和线性支持向量机进行联合分类；5）提取待识别视频中的人体三维骨架特征；6）使用多任务大边界最近邻算法和线性支持向量机对步骤5）中的人体三维骨架特征进行分类得到特征描述；7）将训练特征集与步骤6）中的特征描述通过打分机制做出人体行为识别判决。