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基于Kinect V2的肢体动作识别方法设计与实现: 收藏
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引用; 《河北水利电力学院学报》2023年第1期33卷 12-18页; 作者：王政博唐勇刘辰淼孙东来河北水利电力学院电气自动化系河北省沧州市061001 河北省高校水利自动化与信息化应用技术研发中心河北省沧州市061001; 在计算机视觉、模式识别等领域,肢体动作识别一直是一个热门课题。肢体动作识别技术已被广泛地应用于各个行业。本文采用Kinect设备,采集人体20个关键部位的三维坐标,并将其应用于肢体动作的分析和辨识;在此基础上,分析了基于人体骨骼...; 在计算机视觉、模式识别等领域,肢体动作识别一直是一个热门课题。肢体动作识别技术已被广泛地应用于各个行业。本文采用Kinect设备,采集人体20个关键部位的三维坐标,并将其应用于肢体动作的分析和辨识;在此基础上,分析了基于人体骨骼的三维深度信息,并进一步深入地分析了人体运动特征的辨识与表达。通过系统仿真,分析识别结果,得到识别准确率均在92%以上,同时对不同形态的人物进行了识别分析,均可正常识别,验证了系统的可行性。; 来源：详细信息评论

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