視頻監(jiān)控中人的動(dòng)作識(shí)別.pdf

1、視頻中人的動(dòng)作分析是通過(guò)圖像處理和模式識(shí)別對(duì)視頻中人進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別，人的動(dòng)作識(shí)別是判定視頻中人正在做那個(gè)動(dòng)作。視頻監(jiān)控為人的動(dòng)作識(shí)別最為重要的應(yīng)用且已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于智慧交通，智慧城市中。
　　本文主要研究視頻中人的動(dòng)作識(shí)別算法。第一、二章概述了視頻監(jiān)控下人的動(dòng)作識(shí)別的研究背景和現(xiàn)有的分類識(shí)別算法。第三章分析了視頻動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)，主要包括圖像預(yù)處理、描述符提取、空間降維、碼書(shū)建立和分類識(shí)別等五個(gè)部分。第四章分析了現(xiàn)有詞袋思想的不

2、足，提出了針對(duì)碼書(shū)建立和分類識(shí)別的改進(jìn)算法。該算法采用梯度方向直方圖和加權(quán)的光流方向直方圖作為動(dòng)作的描述符，應(yīng)用局部線性嵌入算法對(duì)描述符進(jìn)行降維處理，運(yùn)用pagerank算法提取關(guān)鍵姿勢(shì)組建碼書(shū)，利用碼書(shū)中各關(guān)鍵姿勢(shì)出現(xiàn)的概率來(lái)表征待測(cè)視頻中的人的動(dòng)作從而進(jìn)行分類識(shí)別。
　　在本文提出的改進(jìn)識(shí)別系統(tǒng)中，需要強(qiáng)調(diào)的是碼書(shū)是由每個(gè)動(dòng)作提取的關(guān)鍵姿勢(shì)組成的。這樣的碼書(shū)可以避免因關(guān)鍵姿勢(shì)數(shù)目差距過(guò)大而產(chǎn)生的誤判問(wèn)題。其次，在分類識(shí)別階段采