家庭服务机器人的人体动作识别算法优化

本文主要探讨了"面向家庭服务的人体动作识别"这一主题，针对提高家庭服务机器人的智能化水平，研究人员提出了一种创新的算法。该算法的核心步骤包括三个部分： 1. 背景建模：通过利用运动历史图像的自适应更新策略，该算法能够实时地捕捉和学习家庭环境中的动态背景。这种方法有助于区分静态背景和移动的人体，减少背景噪音对识别的影响，提高准确性和稳定性。 2. 人体分割与定位：算法采用YCbCr图像与灰度图像的联合二值化处理，有效地消除了阴影对视觉识别的干扰，实现了对人体位置的精确分割和定位。这对于机器人在复杂光照环境下执行任务至关重要。 3. 时空特征提取与动作识别：提出了一种基于高熵变化量的时空特征分析方法，结合环境信息，对用户的动作进行识别。这种特征能够捕捉到动作的动态特性，提高识别的鲁棒性，即使面对短暂静止或动作暂停的情况也能有效处理。 实验结果显示，这个背景模型有效地解决了背景吸收问题，对于判断背景的纯净度有很高的准确性。同时，结合家庭环境布局知识的动作识别机制，整体识别率达到95%，显示出该算法在实际家庭服务场景中的高效性能。这表明该算法已经具备了在日常家庭环境中提供精准服务的基础，能满足机器人在家庭中的基本操作需求，如导航、协助家务等。 本文的贡献在于提出了一种实用且高效的面向家庭服务的人体动作识别算法，为提升家庭服务机器人的智能化水平提供了强有力的技术支持，具有重要的理论和实际应用价值。