基于人体关节夹角的人体动作识别算法研究与实现

项目的主要内容是基于人体关节夹角的人体动作识别算法的研究与开发。文章从人体动作识别的背景出发，介绍了研究的动机和方法，并详细阐述了算法的实施步骤，包括数据预处理、特征提取、模型集成和模型训练。特别指出，所提出的算法在G3D数据集上达到了92.3%的分类准确率，显示出较高的可行性和准确性。本文还提供了一系列图表，用于说明算法的具体流程和调参过程。文档最后说明了项目源代码的可用性和使用条件，并对潜在的用户群体和使用场景进行了描述。" ### 人体动作识别 人体动作识别是人机交互研究领域的重要课题，它涉及到从视频或图像中识别出人的动作并进行分类。在该领域，人体动作分类是一个经典的问题，通常用于理解人类行为，改善交互体验等。 ### 特征抽取方法 在人体动作识别领域，特征抽取是至关重要的步骤，它直接影响到识别的准确性和效率。传统方法依赖于手工提取特征，容易受到噪声的影响；而基于深度学习的算法虽能自适应特征提取，但计算成本高。本文提出的算法结合了这两种方法的优点，通过基于人体关节夹角的特征抽取，提高了算法的鲁棒性和可解释性，同时减少了算力的消耗。 ### 分类模型与集成学习 分类模型是完成动作识别的关键。本文采用了包括SVM、LightGBM在内的六个分类模型，通过集成学习策略将它们融合在一起。集成学习通过组合多个分类器来提高整体性能，文中结合了Boosting和Bagging两种技术，分别用于提升模型的泛化能力和稳定性。 ### 算法实现与结果 算法的具体实现分为四个主要部分：人体3D关节点坐标获取、特征工程、模型集成和模型训练。Openpose的body25预训练模型被用于提取人体关键点3D坐标。特征工程部分利用肢体向量夹角的余弦值构建特征向量，并通过特征选择方法进行筛选。模型集成使用了Adaboost增强逻辑回归模型的拟合能力，再与其他分类模型通过Bagging策略集成。模型训练阶段，采用了网格搜索的方法来优化各个模型的参数。 ### 实验与结果分析 通过实验验证了算法的有效性。首先利用网格搜索对基分类器进行调参，然后将调参结果输入到集成模型中进行最终的分类预测。最终结果在G3D数据集上达到了92.3%的分类准确率，并提供了混淆矩阵作为分类性能的可视化表示。 ### 项目适用性 该项目的源码经过测试，证明功能正常，可用于多个领域和学习目的。适合计算机相关专业的学生、老师、企业员工等下载学习。同时，该项目也可以作为毕设、课程设计、项目立项演示等使用。文档中也提供了使用条件的说明，明确禁止将其用于商业用途。 ### 结语 总体而言，该项目通过创新的算法设计和集成学习策略，在人体动作识别领域取得了显著的成果。它不仅为学术研究提供了新的思路，也为企业应用中的人机交互提供了可行的技术方案。同时，源代码的开放共享也促进了学术交流和技术进步，有助于更多研究者和开发者在此基础上进行创新和拓展。