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基于Kinect的人机交互系统中的动作识别研究与实现: 目前，人机交互技术已经成为众多学者研究的重点和热点，随着研究的深入，表情识别、语音识别、手势识别、人脸识别、人体动作识别等成为了当前人机交互重要研究的内容。本文针对人体动作识别的准确性和实时性，提出了两种动作识别的算法。...; 郭丹丹; 关键词：人机交互系统

基于时空域Adaboost算法的人体动作识别研究被引量：4: 2015年; 基于Kinect深度传感器提取人体骨骼信息,提出了一种有效的动作识别方法。首先利用Kinect传感器获取人体骨骼中20个骨骼点位置信息和旋转角度信息,用四元数的形式来表示,提取一个时间段的每一个骨骼点的四元数参数,作为80个时空特征;用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对每一个时空特征进行训练,得到80个弱分类器;最后利用Adaboost算法进行训练,得到相应的动作特征集和强分类器,并对强分类器进行融合。实验结果证明,该方法对不同体型的人的动作都具有很高的识别准确率和鲁棒性。; 郭丹丹朱希安; 关键词：ADABOOST算法四元数

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郭丹丹