人體行為描述與識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、視頻中人體行為的描述與識(shí)別越來(lái)越成為世界關(guān)注的重點(diǎn)，隨著“智慧城市”規(guī)劃的推進(jìn)，越來(lái)越多的相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)品走進(jìn)我們的生活，微軟kinect產(chǎn)品，智能監(jiān)控等，人體行為的描述與識(shí)別技術(shù)產(chǎn)業(yè)化已初見(jiàn)端倪然，而人體行為描述與識(shí)別技術(shù)至今仍存在一定瓶頸，對(duì)環(huán)境敏感度高，運(yùn)算復(fù)雜，在一定程度是阻礙了其應(yīng)用和推廣，這也成為本文的直接動(dòng)力。
　　基于這種原因，本文選取了人體行為描述和識(shí)別這兩個(gè)重點(diǎn)問(wèn)題加以研究。首先，本文是基于可分割和識(shí)別的行為主體為

2、研究對(duì)象，即可以從視頻幀中首先定位出人體區(qū)域。本文研究分為兩個(gè)部分——人體行為的描述、人體行為的識(shí)別。
　　人體區(qū)域的檢測(cè)是對(duì)其研究的總的前提，人體目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果的優(yōu)劣直接影響后續(xù)工作的進(jìn)行，在本文中，主要利用背景減除法實(shí)現(xiàn)人體區(qū)域的檢測(cè)。
　　本文的研究著重于分析目標(biāo)區(qū)域的輪廓信息，從而提取出人體的行為信息。本文的核心工作主要集中于如何利用人體的輪廓信息描述其具體行為。本文分析了基于freeman鏈碼的人體行為描述算法，研究

3、了freeman鏈碼的歸一化、一階差分化，采用標(biāo)準(zhǔn)化的人體行為輪廓的拐點(diǎn)序列、拐點(diǎn)間的長(zhǎng)度序列和夾角序列的核心技術(shù)，給出了人體行為輪廓曲線的匹配周期，從而給出人體行為的運(yùn)動(dòng)周期。完成了對(duì)“走路”、“跑步”、“拳擊”、“揮臂”、“拍手”、“慢跑”六個(gè)動(dòng)作描述的軟件設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)方案。同時(shí)研究了利用支持向量機(jī)對(duì)提取的人體行為特征進(jìn)行識(shí)別，選取10組動(dòng)作作為測(cè)試集，實(shí)現(xiàn)了對(duì)六種人體行為進(jìn)行有效的識(shí)別。
　　經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，基于freeman鏈碼