【摘 要】
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针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做
【机 构】
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武汉科技大学计算机学院,武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉科技大学冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心
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针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做坐标统一化处理;其次,提出了基于姿态角的骨骼数据融合算法模型,同时依据Kinect SDK构建标准姿势特征向量集合;随后,根据骨骼活动度分配对应骨骼贡献度大小,进而计算融合后的姿势特征向量集合与标准姿势特征向量集合的余弦和,实时反馈两者姿势的匹配度,实现人体姿势的识别。通过构建数据融合处理平台,并应用于人体姿势识别,验证了该方法
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