作者：张震,王梅,林利蒙,于云雷 单位：中国计算机学会工业控制计算机专业委员会;江苏省计算技术研究所 出版：《工业控制计算机》2018年第10期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGYKJ2018100480 DOC编号：DOCGYKJ2018100489 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于Kinect传感器骨骼信息的人体动作识别》PDF+DOC2014年第12期 朱国刚,曹林 《基于加速度传感器的上肢运动信息采集与姿态识别》PDF+DOC2017年第07期 张俊杰,孙光民,李煜,张翼,李俊,闫正祥,马北川,刘天伦 《基于Kinect的七自由度空间机械臂体感控制方法》PDF+DOC2019年第01期 张博文,黄攀峰,刘正雄 《多FSR传感器的手部姿态识别系统》PDF+DOC2009年第01期 孙超,姜力,杨大鹏,赵京东,刘宏 《基于改进朴素贝叶斯分类器的康复训练行为识别方法》PDF+DOC2013年第11期 张毅,黄聪,罗元 《基于加速度传感器的人体运动行为识别研究》PDF+DOC2016年第03期 张洁 《基于改进SVM分类器的动作识别方法》PDF+DOC2016年第01期 王见,陈义,邓帅 《基于Kinect的工人操作估计》PDF+DOC2018年第08期 张欢 《体感遥控机器人设计》PDF+DOC2017年第08期 吴作栋,张文,张金学 《适用于智能传感器系统的SVM集成研究》PDF+DOC2014年第08期 卞桂龙,丁毅,沈海斌

    • 针对人体动作序列的识别问题，利用Kinect采集人体关节点三维坐标信息，提取人体手臂运动时的关节角度作为人体运动特征，以减小特征空间的维数；将一个手臂的连续动作平均分为五帧，将每帧的动作的关节角信息作为分类的特征。采用支持向量基(SVM)分类算法，在不断优化SVM分类器的参数后，可得到较高的识别率。通过与最近邻算法(KNN)和BP神经网络算法的对比实验，证明所提出的算法在人体动作识别方面的优越性。

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