基于分層模型的人體行為識別研究.pdf

1、基于視覺的人體行為識別是人體運動分析的重要研究方向，屬于計算機視覺的高層應用，廣泛應用于智能監(jiān)控系統(tǒng)、家居安全系統(tǒng)、智能機器人、運動員輔助訓練等系統(tǒng)中。計算機理解人體動作和行為必將成為未來高層計算機視覺技術的一個重要發(fā)展方向。然而，人體行為復雜多樣并且缺少明確的分類模式，并且同一段人體動作在不同的場景下具有不同的意義，目前還沒有一種通用的行為識別模型，大部分的研究是針對特定的應用采用某種行為表示模型。近年來，分層模型已經(jīng)成為國內(nèi)外學者應

2、用較多的一種行為表示方法，只是在不同的應用環(huán)境和研究任務下，模型的層次及各個層次的定義有所不同。
　　 本文在分析和總結(jié)以往分層模型和實驗室具體研究的基礎上，并結(jié)合人們認識和理解事物的一般特征，提出了一種基于分層模型的人體行為識別方法。該方法將行為識別由低到高劃分為三個層次，逐步實現(xiàn)人體的姿態(tài)識別、簡單動作識別和用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的異常行為檢測。
　　 文中首先提出了一種利用傅立葉描述子和姿態(tài)碼書的人體姿態(tài)識別算法。算法

3、中利用人體輪廓參數(shù)建立人體姿態(tài)模型，通過分層識別方法和最近鄰分類器實現(xiàn)對人體姿態(tài)的認知。實驗結(jié)果表明該算法可以有效的識別人體姿態(tài)，計算復雜度較低、存儲量較小，同時對于一些有干擾的圖像，系統(tǒng)仍然能夠達到很好的識別效果，魯棒性較好。
　　 在人體動作識別中，利用一種關鍵幀提取方法實現(xiàn)對視頻序列中的關鍵姿態(tài)抽取，通過對關鍵姿態(tài)與姿態(tài)碼書的匹配實現(xiàn)動作的識別，并采用窗口濾波函數(shù)對識別結(jié)果進行平滑處理。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效的對視頻