基于F-DTW的Kinect快速人体动作识别方法

"这篇论文主要研究了面向人机交互的快速人体动作识别系统，尤其是在Kinect平台上，通过一种基于时间序列相似性的新方法提高了动作识别的效率和实时性。" 本文探讨了在人机交互领域中，如何利用人体动作有效地控制机器人。传统的动作识别方法依赖于接触式传感器，如数据手套或陀螺仪，这些方法虽然准确，但存在穿戴不便和成本高的问题。随着技术进步，非接触式的动作识别，尤其是基于机器视觉的方法，逐渐成为主流。然而，普通相机在面对复杂环境因素时，如背景、光照和遮挡，其识别效果会受到影响。 Kinect体感摄像头的出现为解决这些问题提供了新的可能。论文中，作者通过Kinect获取人体全身20个关节点的三维空间坐标，并将其转换为特征向量，这种特征向量模型能够全面地表示各种全身动作。在动作识别阶段，论文提出了快速动态时间弯曲距离（F-DTW）算法，该算法旨在解决由于动作执行速度差异导致的时间序列不匹配问题。F-DTW算法通过引入下界函数和提前终止技术，显著提高了识别速度，减少了时延，使得系统能更快速地响应用户的动作，从而更好地控制机器人。 为了验证新算法的有效性，研究者定义了20种不同的动作进行识别测试。结果显示，平均识别速度相比传统算法有了显著提升，证明了F-DTW算法在提高识别效率和满足实时交互需求方面的优越性。这一研究为基于Kinect的人机交互动作识别提供了新的思路，对于未来智能机器人控制和人机协作领域具有重要的实践意义。 关键词涉及：动作识别，时间序列相似性，F-DTW算法，Kinect，机器人。论文发表在《计算机工程与应用》期刊，进一步突显了该研究在计算机科学与工程领域的学术价值。