标题：基于关节角序列的人体动作识别
作者：张震 王梅 林利蒙 于云雷
作者单位：上海大学机电工程与自动化学院，上海 200072
关键字：人体动作识别，关节角序列，支持向量机，Kinect
摘要：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。