[发明专利]基于量子遗传算法优化的高效人体动作识别方法在审
| 申请号： | 201810014848.8 | 申请日： | 2018-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN108416251A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 刘亚峰;冯仕民;丁恩杰 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼高潮 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于量子遗传算法优化的高效人体动作识别方法，包括以下步骤：在待识别人体动作的持续时间内，获取M帧人体RGB‑D图像数据，其中，M为大于等于2的整数；提取每帧人体骨骼数据，获取人体关节点坐标信息，并根据人体关节点坐标信息提取该帧人体骨骼数据中多个肢干夹角的角度；根据M帧人体骨骼数据中多个肢干夹角的角度生成待识别人体动作的描述样本；通过量子遗传算法对支持向量机进行优化以得到优化后的支持向量机模型，并通过优化后的支持向量机模型对描述样本进行分类，以对待识别人体动作进行识别。根据本发明的方法，能够降低人体动作特征计算复杂度，提高人体动作识别的效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 人体动作 量子遗传算法 人体动作识别 人体骨骼 优化 支持向量机模型 人体关节 点坐标 肢干 样本 支持向量机 准确度 特征计算 图像数据 信息提取 复杂度 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于量子遗传算法优化的高效人体动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：在待识别人体动作的持续时间内，获取M帧人体RGB‑D图像数据，其中，M为大于等于2的整数；提取每帧人体骨骼数据，获取人体关节点坐标信息，并根据所述人体关节点坐标信息提取该帧人体骨骼数据中多个肢干夹角的角度；根据M帧人体骨骼数据中多个肢干夹角的角度生成所述待识别人体动作的描述样本；通过量子遗传算法对支持向量机进行优化以得到优化后的支持向量机模型，并通过优化后的支持向量机模型对所述描述样本进行分类，以对所述待识别人体动作进行识别。
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