Phạm Nguyên Khang * Huỳnh Nhật Minh

* Tác giả liên hệ (pnkhang@ctu.edu.vn)

Abstract

Human posture recognition classifies a posture captured by a camera into  pre-defined postures such as stand, sit, lay. One person will do a posture in front of the camera and the system will recognize what the posture is. This paper presents the ability to recognize 20 human postures with data provided by Kinect. The advantage of using skeleton data provided by Kinect is that the result of posture recognition is invariant to the change of light condition or noise of the picture. This paper also proposes 4 feature extraction methods from the data. After that, this data will be trained by support vector machine (SVM) model. The experiments showed that the accuracy of human posture recognition is above 98%.
Keywords: SVM, Support Vector Machine, camera Kinect

Tóm tắt

Nhận dạng tư thế người là phân lớp một tư thế thu được từ camera vào một trong các tư thế đã được định nghĩa trước đó ví dụ như: đứng, ngồi, nằm. Người mô tả tư thế sẽ đứng trước camera và hệ thống sẽ nhận dạng tư thế đó là tư thế gì. Trong bài viết này, chúng tôi trình bày về khả năng nhận dạng 20 tư thế người với dữ liệu thu được từ camera Kinect, dữ liệu thu được từ nhiều người với chiều cao khác nhau và góc thu dữ liệu khác nhau. Lợi thế của việc sử dụng dữ liệu khung xương thu từ camera Kinect là không bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của ánh sáng hay độ nhiễu của hình ảnh. Nghiên cứu cũng sẽ đưa ra 4 phương pháp trích đặc trưng từ dữ liệu khung xương thu thập được từ camera Kinect. Sau đó, bộ dữ liệu sẽ được đem đi huấn luyện bằng mô hình máy học véc-tơ hỗ sợ (SVM). Qua thực nghiệm cho thấy độ chính xác khi nhận dạng tư thế người đạt hơn 98%.  
Từ khóa: Máy học vector hỗ trợ, nhận dạng tư thế, Kinect

Article Details

Tài liệu tham khảo

M. Peck, "Defense News," 17 December 2012. [Online]. Available: http://www.defensenews.com/article/20121217/TSJ01/312170003/Microsoft-Wants-Kinect-Pentagon. [Accessed 2015].

"InfoStrat," Information Strategies, Inc, 2015. [Online]. Available: http://www.infostrat.com/solutions/remotion360. [Accessed 2015].

I. Cohen and H. Li, "Inference of Human Postures by Clasification of 3D Human Body Shape," in IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures, IOCV 2003, 2003.

H.-C. Mo, J.-J. Leou and C.-S. Lin, "Human Behavior Analysis Using Multiple 2D Features and Multicategory Support Vector Machine," MVA 2009 APR Conference on Machine Vision Applications, Yokohama, 2009.

Z. L. Haiyong Zhao, "Human Action Recognition Based on Non-linear SVM Decision Tree," pp. 7: 7 2461-2468, 2011.

T.-L. Le, M.-Q. Nguyen and T.-T.-M. Nguyen, "Human posture recognition using human skeleton," IEEE, pp. 340-345, 2013.

O. Patsadu, C. Nukoolkit and B. Watanapa, "Human gesture recognition using Kinect camera," in 2012 Ninth International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering, Bangkok, 2012.

S. Saha, S. Ghosh, A. Konar and A. K. Nagar, "Gesture recognition from Indian classical dance using Kinect," in CICSYN '13 Proceedings of the 2013 Fifth International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks, Kolkata, 2013.

C. M. Bishop, in Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), New Jersey, Springer-Verlag New York, Inc. Secaucus, NJ, USA, 2006, p. 341.