基于Kinect的人体非对称步态识别及骨骼关键点位置重要性分析

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摘  要：首先利用Kinect采集10名受试者分别模拟正常步态及4种非对称步态时的全身骨骼关键点数据，依次对数据进行滤波去噪、标准化等预处理过程，然后利用循环神经网络模型对上述5种步态进行分类，并通过平均精确率指标评价输入不同数量和不同位置骨骼关键点时的识别效果。结果表明，当输入25个骨骼关键点信息时，模型的识别平均精确率为98.8%；当输入相同骨骼关键点数量（8个和4个）时，下肢骨骼关键点对于人体非对称步态的识别重要性大于上肢骨骼关键点。（剩余7323字）

试读结束

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