基于姿态估计的动作识别方法研究

姿态估计和人体动作识别是计算机视觉领域内的两大热点研究方向.人体姿态估计通常面临着坐标点误差等问题.而光照、障碍物遮挡、人体自遮挡以及动作类别混淆等因素的影响会加大动作识别的难度和精度.针对以上问题,现提出如下解决方法:设计一种用Kinect采集人体三维关节点坐标的方法,使用数据投影的方法解决采集过程中出现的坐标点不对应问题,并给出人体姿态特征描述方法.利用卷积神经网络在姿态估计结果的基础之上进行动作识别,使用知识蒸馏的方法建立更为统一且鲁棒的特征空间,在采集到的数据集上获得较高准确率.