基于表观的机器人与人类活动识别系统

在这项工作中，我们提出了一种基于表观的人类活动识别系统。它利用背景建模分割前景目标，并提取有判别力的特征来表示人类和机器人执行的活动。使用基于子空间的方法（如主成分分析）从海量活动图像中提取低维特征。这些低维特征随后被用于分类活动。我们设计了一个使用网络摄像头的装置，用于观看机器人在室内环境中复现人类跌倒。在该装置中，机器人执行各种（如行走、弯腰、摆臂）模仿人类的活动，其中包括突然跌倒。在机器人执行各种活动以及标准人类活动识别数据库上的实验结果表明了我们所提方法的有效性。