研究目的
为了降低基于Kinect传感器进行人体活动识别的计算复杂度并提高识别准确率。
研究成果
特征提取具有区分性，该方法进一步提炼了核心发现、研究意义并提出了未来研究方向。
研究不足
实验的技术和应用限制以及潜在的优化领域并未明确提及。
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[2018年IEEE第16届可靠、自主与安全计算国际会议，第16届普适智能与计算国际会议，第4届大数据智能与计算国际会议及网络科学与技术大会（DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech）——希腊雅典（2018年8月12日-15日）] 2018年IEEE第16届可靠、自主与安全计算国际会议，第16届普适智能与计算国际会议，第4届大数据智能与计算国际会议及网络科学与技术大会（DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech）——基于Kinect传感器的骨架关节关键帧提取
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[2018年IEEE第16届可靠、自主与安全计算国际会议，第16届普适智能与计算国际会议，第4届大数据智能与计算国际会议及网络科学与技术大会（DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech）——希腊雅典（2018年8月12日-15日）] 2018年IEEE第16届可靠、自主与安全计算国际会议，第16届普适智能与计算国际会议，第4届大数据智能与计算国际会议及网络科学与技术大会（DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech）——基于Kinect传感器的骨架关节关键帧提取
DOI：10.1109/DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTec.2018.00075
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
为了降低基于Kinect传感器的人体动作识别的计算复杂度并提高识别准确率，本文提出了一种基于Kinect传感器的25个骨骼关节点关键帧提取方法。该方法将骨骼关节点作为一个整体来表达人体深度信息，并利用骨骼的结构相似性来确定关键帧。结果表明，所提取的特征具有区分性?；谡庑┙峁?，进一步提炼了核心发现、研究的意义以及对未来研究的建议。
作者：
Zhang Wei，Li Shen，Wang Jin，Chen Long
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