典型文献
基于3D骨骼数据的课堂个人行为识别研究
文献摘要：
课堂作为教育学生的平台,有着至关重要的作用.学生在课堂上的表现很大程度上影响着他们对知识的接受度,所以课堂行为识别对教学有着重要的意义,不仅能提高教学的效率,也能提高教学的质量.论文使用Kinect传感器在课堂环境中获取深度图像并提取学生骨骼的3D坐标数据,定义各个关节点与髋关节的欧式距离,各个关节点与髋关节夹角的余弦值,每一帧的关节点与第一帧的关节点的欧式距离,每一帧的关节点与第一帧的关节点夹角的余弦值为特征,接着用PCA算法进行降维,最后采用基于多核函数的SVM非线性分类器进行分类,在公测数据集和实测数据集上都有较好的识别准确率.
文献关键词：
Kinect传感器;课堂行为识别;SVM
中图分类号：
作者姓名：
徐苏杰;高尚;张梦坤;朱乐俊
作者机构：
江苏科技大学 镇江 212003
文献出处：
引用格式：
[1]徐苏杰;高尚;张梦坤;朱乐俊-.基于3D骨骼数据的课堂个人行为识别研究)[J].计算机与数字工程,2022(08):1662-1666,1685
A类：
B类：
个人行为,堂上,接受度,课堂行为识别,Kinect,课堂环境,深度图像,坐标数据,关节点,髋关节,欧式距离,夹角,余弦值,一帧,多核函数,非线性分类器,公测,识别准确率
AB值：
0.280877
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