公开(公告)号：CN107169423B

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN201710269887.8

申请日：2017-04-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 曹梓杭 ,  陈志 ,  岳文静 ,  陈志远 ,  黄文锐

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种视频人物运动类型识别方法，该方法使用三维人体运动捕获中的信息，结合对应的二维视频捕获的运动数据，产生两组相对应的运动状态序列，建立一个概率模型，可以用于分析在视频数据中，即使用普通网络摄像机拍摄的常规二维视频中捕获的人物运动数据，通过对应关系计算其代表的最有可能的三维运动状态，进行视频中人物运动的识别。由于三维数据在精度与对人物关节运动的分析上所具有的优势，所以本发明采用二维与三维数据混合的方式来提高分析的精确度与效率。

公开(公告)号：CN107169423A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710269887.8

申请日：2017-04-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 曹梓杭 ,  陈志 ,  岳文静 ,  陈志远 ,  黄文锐

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种视频人物运动类型识别方法，该方法使用三维人体运动捕获中的信息，结合对应的二维视频捕获的运动数据，产生两组相对应的运动状态序列，建立一个概率模型，可以用于分析在视频数据中，即使用普通网络摄像机拍摄的常规二维视频中捕获的人物运动数据，通过对应关系计算其代表的最有可能的三维运动状态，进行视频中人物运动的识别。由于三维数据在精度与对人物关节运动的分析上所具有的优势，所以本发明采用二维与三维数据混合的方式来提高分析的精确度与效率。