基于优化HMM的人体运动姿态识别研究
任元波
曹垚
孙安萍
合肥师范学院体育科学学院,安徽 合肥 230601
摘要：为了提升对人体运动姿态的识别精度,提出一种基于优化HMM的人体运动姿态识别方法.根据不同运动姿态下关节与骨骼之间的位置关系,设置人体运动姿态识别标准.采用光学成像方式,获取人体运动图像,通过灰度变换、去噪等步骤,完成对初始图像的预处理.检测并跟踪人体运动目标,利用优化HMM提取人体运动姿态特征,根据状态概率与特征匹配结果,实现人体运动姿态识别.通过性能测试实验得出结论:与传统的人体姿态识别方法相比,优化设计方法的平均识别错误率为0.13％,优于传统的识别方法.
关键词：优化HMM人体运动运动姿态姿态识别方法
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：安徽省质量工程项目(2021jyxm1229)安徽省高校哲学社会科学研究项目(2022AH052114)合肥师范学院质量工程项目(2021szjy12)合肥师范学院科研项目(2021SKQN10)合肥市企业委托项目(HXXM2022078)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2026-01-17（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 50-56 )
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