利用骨骼进行的人体行为识别

资 源 简 介

利用骨骼进行的人体行为识别

详 情 说 明

骨骼行为识别是一种通过分析人体关键点（如关节位置）来识别动作的技术。基于局部有序模式（LOP）的方法通过捕捉关节运动的时空特征，能够有效区分不同行为。

这种技术首先需要从视频或传感器数据中提取人体骨骼关键点，通常使用姿态估计算法获得。然后LOP算法会分析这些关键点在时间序列上的变化规律，建立动作特征模型。相比传统视频分析方法，骨骼数据对光照变化、背景干扰更具鲁棒性。

LOP的核心思路是将相邻时间帧的骨骼变化量进行编码，形成局部运动模式。通过聚合这些局部模式，可以构建全局动作描述符。这种方法在跌倒检测、健身动作分析等场景表现优异，计算效率也适合实时应用。

当前的挑战包括处理遮挡情况下的骨骼数据缺失，以及提高对相似动作的区分能力。未来可结合深度学习进一步提升识别准确率。