基于骨骼投影信息的人体行为识别

针对复杂环境下深度相机提取人体骨骼信息失效的问题，利用RGB图像提取运动特征，提出结合人体部分重要关节点信息进行行为识别的方法。首先根据人体行为图片捕捉人体各关节点的空间位置信息，建立坐标系描绘出人体骨架，将三视图嵌入二值图像中；利用Lucas-Kanade光流算法得到关节点的运动信息，构成由张量表示的动作序列；估计动作特征描述序列，再映射到格拉斯曼流形上完成人体行为识别和分类。在MSRActinos3D、UCFKinect数据集上的实验结果表明，该方法能够有效识别各种人体行为。