基于视觉的人行为理解综述
基于计算机视觉的机器人视觉感知技术综述
基于计算机视觉的机器人视觉感知技术综述机器人视觉感知技术是指通过计算机视觉技术使机器人能够感知、理解和模拟人类视觉系统的能力。
随着计算机视觉和人工智能技术的发展，机器人视觉感知技术成为让机器人实现智能化的重要手段之一。
本文将对基于计算机视觉的机器人视觉感知技术进行综述。
首先，计算机视觉技术是机器人视觉感知的基础。
计算机视觉技术是指使计算机能够模拟和理解人类视觉系统的一门综合性学科。
通过计算机视觉技术，机器人能够实现从图像或视频中提取有用信息，如颜色、形状、纹理等，并进行分析和理解。
计算机视觉技术可以分为图像获取、图像处理和图像分析三个阶段。
在图像获取阶段，机器人通过摄像头或其他感光器件获取图像或视频信息。
图像获取的关键是获取清晰、准确、稳定的图像，以便后续的处理和分析。
为了提高图像的质量，可以采用自动对焦、自动曝光等技术。
在图像处理阶段，机器人对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像配准等。
预处理的目的是提高图像的质量，减少后续分析的干扰。
在图像分析阶段，机器人通过图像处理算法提取图像中的特征信息，并将其转换为机器可处理的数据。
常用的图像特征包括边缘、角点、纹理等。
通过分析这些特征，机器人可以实现目标检测、目标跟踪、目标识别等功能。
其次，基于计算机视觉的机器人视觉感知技术在工业、农业、医疗等领域有着广泛的应用。
在工业领域，机器人视觉感知技术可以用于无人生产线、自动化仓储等场景。
通过视觉感知，机器人能够准确检测和定位物体，实现自动化加工和搬运，提高生产效率和质量。
在农业领域，机器人视觉感知技术可以用于农田作业、果园管理等场景。
通过视觉感知，机器人能够检测作物的生长情况、病虫害情况，实现精准的农药施放和植株管理，提高农作物的产量和品质。
在医疗领域，机器人视觉感知技术可以用于手术辅助、医疗检测等场景。
通过视觉感知，机器人能够实现高精度的手术定位、手术操作，减少手术风险；同时，机器人还可以实时监测患者的生理参数，提供准确的医疗诊断。
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
人体动作行为识别研究综述_李瑞峰
的静态图像形式的动作行为识别往往出现在基础实 因此动作序列的分割是未来运动 验性质的研究中， 目标检测的研究方向． 但现有动作分割方法往往实 许多研究通常省略运 现较复杂且分割效果不理想， 动目标检测这一步骤， 直接利用只包含连续人体动 作序列的视频作为动作特征提取对象， 然后利用人 体动作数据库进行方法的评估验证． 本文第二部分 分析运动目标检测的研究现状， 同时对一些流行的 人体动作数据库进行介绍． 动作特征提取是为了进一步选取部分底层信息 实现对人体动作的表征． 底层信息可以是经过运动 目标检测得到的包含人体动作信息的数学符号形式 的图像或视频， 也可以是省略目标检测步骤而直接 经过数学形式转换的动作序列． 动作特征提取的效 果对人体动作行为识别有重要影响， 本文第 3 节介 绍了相关国内外的研究． 最后， 在动作特征提取的基础上， 在空间或时空 以通过数据的分析实现动 领域完成动作特征理解， ． 作的分类 动作特征理解可看成一个结合先验知识 对数学符号进行训练和分类的过程， 本文的第 4 节 对其研究中的相关技术进行介绍 ．
文献14先对人体图像进行小波分析进而得出分割边界然后通过数学形态方法获得较精确的人体边界最后通过梯度矢量流主动轮廓模型gvfsnake获得最终的人体边先构建人体图像模型然后在模型基础上结合图像分割方法通过人体区域的匹配完成人体图像分割如zhaonevatia15在贝叶斯框架下利用三维人体模型对图像中的人体区域进行分割该三维人体模型根据头部躯干和双腿的表征椭圆构成通过求解对应的最优化参数即可得到人体轮廓边界
的研究热点． 文中将人体动作行为识别问题归纳为计算机经过检测动作数据而获取并符号化动作信息 ， 继而提取 在此基础上， 从运动目标检测、 动作特征提取和动作特征理解 3 个方 和理解动作特征以实现动作行为分类的过程 ， 面对涉及到的技术进行回顾分析 ， 对相关方法进行分类， 并讨论相关难点和研究方向 ． 关键词 动作识别，运动目标检测，动作特征提取，动作特征理解 TP 391． 4
行为分析算法综述
2、实际应用发展：行为分析算法将进一步扩展其应用范围，如智能监控、 自动驾驶、医疗诊断等领域。例如，可以通过对驾驶员的行为进行分析，预测其 疲劳状态或注意力水平，从而协助自动驾驶系统做出相应的决策。
3、新兴技术的应用：新兴技术如忆阻器、神经网络等将被应用于行为分析 算法，以实现更高效和精确的分析。例如，忆阻器可以用于构建更复杂的神经网 络模型，提高行为分析的准确性；神经网络则可以处理更复杂、更抽象的行为特 征，提高分析的效率。
三、展望未来
随着技术的不断发展，基于视觉的人体行为识别算法将会越来越成熟。未来， 我们可以期待以下几个方面的进展：
1、跨域适应：目前的人体行为识别算法通常需要在特定的数据集上进行训 练，而实际应用中往往需要识别不同场景中的人体行为。因此，研究如何让算法 具备跨域适应能力将是未来的一个研究方向。
二、基于深度学习的人体行为识 别算法
1、三维卷积神经网络（3D-CNN）
3D-CNN是一种适用于处理视频数据的卷积神经网络。它通过对视频序列进行 三维卷积来提取时空特征，从而识别人体行为。3D-CNN的优点是能够处理时空信 息，适用于动态场景，但缺点是计算量大，需要大量的存储空间。
2、循环神经网络（RNN）和长 短期记忆网络（LSTM）
4、基于决策树的方法：决策树是一种常见的分类算法，通过将数据按照特 征进行分层来构建一棵树。决策树在处理具有多个特征的数据集时具有较好的性 能，且易于理解和解释。然而，决策树在处理连续型特征或处理不平衡类别时可 能存在不足。
4、基于决策树的方法：决策树 是一种常见的分类算法
1、算法优化：未来的行为分析算法将不断优化，以提高准确性和效率。例 如，可以通过融合多种算法来取长补短，提高整体性能。此外，强化学习等自我 学习算法也将被应用于行为分析，以进一步提高模型的自适应性和鲁棒性。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别已经成为智能监控、人机交互、医疗康复等领域的重要研究课题。
基于视觉的人体动作识别技术能够从图像或视频中提取和解析人体动作信息，从而实现对人体行为的自动识别和理解。
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的研究现状，包括相关技术、方法和挑战，以期为后续研究提供参考。
二、人体动作识别的技术基础1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要目的是从图像或视频中提取出与人体动作相关的特征。
常见的特征包括形状特征、纹理特征、光流特征等。
2. 模型构建：基于提取的特征，构建分类模型进行动作识别。
常用的模型包括支持向量机、隐马尔可夫模型、深度学习模型等。
三、基于视觉的人体动作识别方法1. 基于深度学习的方法：深度学习在人体动作识别中发挥着重要作用，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。
通过大量数据的训练，深度学习模型能够自动提取和识别人体动作特征。
2. 基于光流的方法：光流描述了图像序列中物体的运动信息，通过计算光流场可以提取出人体动作的动态特征。
基于光流的方法在人体动作识别中具有较高的准确性和实时性。
3. 基于骨骼信息的方法：通过深度相机或立体相机获取人体骨骼信息，进而进行动作识别。
该方法能够更准确地捕捉人体动作的细节，但需要较高的硬件设备支持。
四、人体动作识别的应用领域1. 智能监控：通过人体动作识别技术，可以实现智能监控和安防报警等功能，提高社会安全水平。
2. 人机交互：人体动作识别技术可以应用于虚拟现实、游戏、医疗康复等领域，实现自然、直观的人机交互。
3. 医疗康复：通过分析患者的康复动作，可以帮助医生评估患者的康复情况，为患者提供个性化的康复方案。
五、挑战与展望1. 数据获取与标注：大规模、多样化的数据集对于提高人体动作识别的性能至关重要。
然而，目前公开可用的数据集仍存在数据量不足、标注不准确等问题。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，人体行为识别在智能监控、人机交互、医疗康复等领域的应用越来越广泛。
基于深度学习的人体行为识别算法已成为研究热点，其准确性和效率不断提高。
本文旨在综述基于深度学习的人体行为识别算法的最新进展，分析其优缺点，为相关研究提供参考。
二、深度学习在人体行为识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动提取特征，具有强大的特征学习和表示能力。
在人体行为识别中，深度学习主要应用于视频序列的图像处理和特征提取。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像处理和视频分析。
在人体行为识别中，CNN可以自动提取视频中的时空特征，如骨骼序列、关节角度等。
通过训练，CNN可以学习到不同行为之间的差异，从而实现行为识别。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络可以处理具有时序依赖性的数据，如视频序列。
在人体行为识别中，RNN可以通过捕捉时间序列上的上下文信息，提取更丰富的行为特征。
同时，RNN还可以根据视频中的人体姿态、动作等变化预测未来行为。
3. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够解决RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
在人体行为识别中，LSTM可以捕捉到视频中长时间的行为模式和上下文信息，提高识别的准确性和稳定性。
三、基于深度学习的人体行为识别算法综述基于深度学习的人体行为识别算法主要包括基于单一模型的方法和基于多模型融合的方法。
1. 基于单一模型的方法基于单一模型的方法主要采用CNN、RNN或LSTM等单一模型进行人体行为识别。
其中，CNN主要用于提取时空特征，RNN和LSTM则用于捕捉时序信息。
这些方法具有计算效率高、模型简单的优点，但可能存在特征提取不全面、易受外界干扰等问题。
2. 基于多模型融合的方法基于多模型融合的方法采用多种模型进行人体行为识别，通过融合不同模型的特征或结果提高识别的准确性和鲁棒性。
《2024年人体行为识别关键技术研究》范文
《人体行为识别关键技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人体行为识别技术已经成为计算机视觉领域的研究热点。
人体行为识别技术可以通过对视频或图像中人体动作的识别与分析，实现对人体行为的自动理解和判断。
该技术在智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
本文将重点研究人体行为识别的关键技术，分析其发展现状及存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、人体行为识别技术的发展现状人体行为识别技术主要通过图像处理、计算机视觉、模式识别等技术手段，对人体在特定环境中的行为进行识别和分析。
近年来，随着深度学习技术的发展，人体行为识别的准确性和实时性得到了显著提高。
目前，人体行为识别技术主要应用于智能监控、人机交互、医疗康复等领域。
在智能监控领域，通过识别异常行为，有助于提高安全防范能力；在人机交互领域，通过识别用户的行为意图，实现更加自然的交互方式；在医疗康复领域，通过分析患者的康复动作，为康复训练提供科学的指导。
三、人体行为识别的关键技术1. 特征提取技术特征提取是人体行为识别的关键步骤之一。
通过提取人体行为的时空特征、运动轨迹特征、骨骼关节特征等，实现对行为的准确描述和表达。
常用的特征提取方法包括深度学习算法、光流法、轮廓分析法等。
2. 深度学习技术深度学习技术在人体行为识别中发挥着重要作用。
通过构建深度神经网络模型，实现对人体行为的自动学习和识别。
目前，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等在人体行为识别中得到了广泛应用。
3. 多模态信息融合技术多模态信息融合技术可以将不同传感器获取的数据进行融合，提高人体行为识别的准确性和鲁棒性。
例如，将视频图像信息和音频信息进行融合，实现对人体行为的全方位识别。
四、存在的问题及解决方案1. 数据集不足和不平衡问题目前，人体行为识别的数据集相对较少，且存在类别不平衡问题。
这导致模型在训练过程中容易出现过拟合和泛化能力差的问题。
基于视觉的人行为理解综述
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别技术在许多领域中得到了广泛的应用，如智能监控、人机交互、运动分析、医疗康复等。
基于视觉的人体动作识别是利用图像处理和计算机视觉技术，从视频或图像中提取并分析人体动作信息，从而实现对人体动作的识别和解析。
本文将对基于视觉的人体动作识别的研究现状、关键技术、应用领域以及挑战和未来发展趋势进行综述。
二、人体动作识别的研究现状近年来，基于视觉的人体动作识别技术得到了广泛关注，并在多个领域取得了显著的进展。
该领域的研究主要集中在特征提取、算法优化、数据集构建等方面。
目前，人体动作识别的准确性和实时性都有了显著的提高，为后续的应用提供了有力的支持。
三、关键技术1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要包括基于手工设计的特征和基于深度学习的特征。
手工设计的特征如HOG、SIFT等，能够提取人体运动的时空信息；而深度学习特征则通过神经网络自动学习数据的特征表示，具有更强的表征能力。
2. 算法优化：针对不同的应用场景，研究人员提出了多种优化算法，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些算法能够有效地处理时序数据和空间数据，提高人体动作识别的准确性和实时性。
3. 数据集构建：数据集的规模和质量对人体动作识别的性能具有重要影响。
目前，研究人员已经构建了多个大规模的人体动作数据集，如UCF-101、KTH等。
此外，还有一些公开的竞赛平台如Kinetics等，为研究者提供了丰富的数据资源和交流平台。
四、应用领域基于视觉的人体动作识别技术在多个领域得到了广泛应用。
在智能监控领域，该技术可用于监控公共安全、交通监控等；在人机交互领域，该技术可实现自然的人机交互方式；在运动分析领域，该技术可用于运动员的技术分析和训练；在医疗康复领域，该技术可用于患者的康复训练和评估等。
五、挑战与未来发展趋势尽管基于视觉的人体动作识别技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
人体动作识别与行为分析算法综述研究
人体动作识别与行为分析算法综述研究人体动作识别与行为分析是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向，其旨在自动识别和理解人体的动作与行为。
这一领域的研究具有广泛的应用前景，如人机交互、智能监控、虚拟现实等。
本文将综述人体动作识别与行为分析算法的研究进展、挑战与应用。
一、引言随着计算机视觉和机器学习的快速发展，人体动作识别与行为分析研究得到了广泛关注。
人体动作识别旨在从视频序列或者传感器输入中提取关键的身体动作信息，而行为分析则是对这些动作的语义解释和分类。
这两者相互依赖，共同构成了人类行为理解的重要内容。
二、人体动作识别算法研究人体动作识别算法的研究主要包括以下几个方面：1. 视频特征提取视频特征提取是人体动作识别的关键步骤，常用的特征包括外观特征、运动特征和空间-时域特征。
外观特征基于人体的外观特点，如颜色、纹理等进行描述；运动特征则是基于人体运动的模式进行描述；空间-时域特征一般使用视频序列进行描述，并结合了前两者的信息。
常用的视频特征提取算法有HOG、HOF、MBH等。
2. 动作表示与建模动作表示与建模是将视频序列映射到一个低维的向量空间中，常用的方法包括基于距离度量的方法（如DTW、OT、LCS等）、基于状态模型的方法（如HMM、CRF等）和基于深度学习的方法。
其中，深度学习方法凭借其强大的特征学习和表示能力，在人体动作识别中取得了很大的成功。
3. 动作识别与分类动作识别与分类是对动作进行分类或者识别的过程，常用的方法包括支持向量机（SVM）、最近邻算法（KNN）和深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
这些方法能够通过学习训练数据集中的动作模式，从而对新的测试数据进行分类或者识别。
三、人体行为分析算法研究人体行为分析算法研究是对人体动作进行进一步的语义解释和分类，其目标是理解人类的行为动机和意图。
人体行为分析算法的研究主要包括以下几个方面：1. 行为表示与建模行为表示与建模是将人体动作映射到一个高级的语义空间中，以实现更细粒度的行为分析和理解。
人体行为识别毕业论文
人体行为识别毕业论文人体行为识别技术是指通过对人体各部位的移动、姿态、行为等进行无线采集、信号处理和分析，从而识别出人体的行为或身份。
近年来，人体行为识别技术在安防、智能家居、医疗等领域得到广泛应用。
本文从人体行为识别技术的基础原理、应用、发展现状和未来展望等方面进行探讨。
一、人体行为识别技术的基础原理人体行为识别技术的实现基于计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的理论和方法。
具体来说，其基础原理包括：1.姿态估计姿态估计是指通过对人体的关节和骨架进行追踪、测量和重建，得到人体各个部位的位置、方向和角度等姿态信息。
姿态估计是人体行为识别技术的前提和基础。
2.运动分析运动分析是指对人体各部位的运动轨迹、速度和加速度等进行分析和处理，以获取人体的运动模式和行为特征。
运动分析通常包括基于物理模型的运动学分析和基于图像处理的运动分析两种方法。
3.行为识别行为识别是指对人体的运动轨迹、姿态和行为特征进行分析和模式识别，以判断人体当前所表现的行为类型。
行为识别通常包括监督式和非监督式学习两种方法，其中监督式学习需要预先标注大量的训练数据，而非监督式学习则可以自动学习行为类型。
二、人体行为识别技术的应用人体行为识别技术在多个领域得到广泛应用，包括：安防、智能家居、医疗、体育竞技等。
1.安防领域在安防领域，人体行为识别技术可以用于实现智能视频监控、人员识别和异常检测等功能。
例如，人体行为识别技术可以通过分析人体的行为特征，自动识别出疑似盗窃、闯入等异常行为，并及时报警。
2.智能家居领域在智能家居领域，人体行为识别技术可以用于实现人机交互、智能控制等功能。
例如，人体行为识别技术可以通过识别手势、语音等信号，实现家庭电器的远程控制和智能调节。
3.医疗领域在医疗领域，人体行为识别技术可以用于病人状况监测、康复训练等方面。
例如，人体行为识别技术可以通过识别病人的行动特征和运动模式，及时发现病人的异常行为，并提供有效的康复指导和帮助。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言随着深度学习技术的飞速发展，人体行为识别已成为计算机视觉领域的研究热点。
人体行为识别技术广泛应用于智能监控、人机交互、医疗康复、体育训练等多个领域。
本文旨在综述基于深度学习的人体行为识别算法的研究现状、主要方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、人体行为识别的研究背景与意义人体行为识别是指通过计算机视觉技术，自动识别并分析人体在特定场景下的行为。
该技术在智能监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
例如，在智能监控中，人体行为识别可用于安全防范、异常行为检测等；在人机交互中，该技术可用于实现自然、直观的人机交互方式。
因此，人体行为识别的研究具有重要的理论价值和应用意义。
三、基于深度学习的人体行为识别算法概述基于深度学习的人体行为识别算法主要利用深度神经网络提取人体行为的特征，进而实现行为的识别与分类。
以下是几种主要的算法：1. 基于卷积神经网络（CNN）的算法：该类算法通过构建多层卷积网络，自动学习并提取人体行为的特征。
其中，三维卷积神经网络（3D-CNN）在处理视频数据时表现出较好的性能。
2. 基于循环神经网络（RNN）的算法：该类算法适用于处理序列数据，可有效地捕捉人体行为的时序信息。
其中，长短时记忆网络（LSTM）在处理长序列数据时具有较好的性能。
3. 基于深度自编码器（DAE）的算法：该类算法通过构建深度自编码器，实现人体行为的重构与识别。
其中，变分自编码器（VAE）在生成人体行为数据方面具有较好的性能。
四、人体行为识别的关键技术与方法人体行为识别的关键技术与方法主要包括特征提取、行为建模、分类与识别等。
其中，特征提取是关键的一环，它直接影响到行为的识别准确率。
基于深度学习的特征提取方法可以自动学习并提取人体行为的特征，具有较高的准确率和鲁棒性。
此外，行为建模也是人体行为识别的关键技术之一，它可以通过构建精确的行为模型来提高识别的准确率。
分类与识别则是将提取的特征输入到分类器中进行分类与识别，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、softmax等。
基于机器视觉的人体行为识别研究
基于机器视觉的人体行为识别研究随着人工智能的快速发展和普及，机器视觉技术也越来越成熟。
机器视觉是指通过计算机模拟人类视觉过程的能力，实现对于图像或者视频的处理、分析和识别。
近年来，基于机器视觉技术的人体行为识别研究已经成为计算机视觉领域的一个热点问题。
一、人体行为识别的意义人体行为识别是指通过计算机视觉技术，识别出人体在视觉场景中的各种动作和动作的状态。
这一技术的主要应用领域包括视频监控、交通管理、娱乐、医疗等方面。
通过对于人体行为的识别，可以实现对于物体或者人体行为的自动化检测和识别，从而为各种应用场景提供可靠、高效的智能化管理和服务。
二、人体行为识别的技术人体行为识别技术通常分为两个阶段：特征提取和分类识别。
在特征提取阶段，需要通过计算机视觉技术从视频或图像中提取出有效的特征，以便对其进行后续处理和分析。
在分类识别阶段，需要将提取得到的特征与预先训练好的模型进行比较和匹配，从而完成对于人体行为的识别和分类。
在特征提取方面，现有的人体行为识别技术主要采用基于姿态、运动和形状的特征。
其中基于姿态的识别是指利用计算机视觉技术从视觉中获取人体姿势信息，并将其作为特征进行识别和分类。
基于运动的识别是指利用计算机视觉技术从视频流中获取人体的运动状态，并将其作为特征进行识别和分类。
基于形状的识别是指利用计算机视觉技术对于人体的形状特征进行提取和分析，并将其作为特征进行识别和分类。
在分类识别方面，现有的人体行为识别技术主要采用基于机器学习和深度学习的方法。
其中基于机器学习的方法主要使用SVM、KNN、决策树、朴素贝叶斯等算法完成对于人体行为识别的分类任务。
基于深度学习的方法则主要使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习网络来完成对于人体行为的识别和分类。
三、人体行为识别的应用场景人体行为识别技术的应用场景主要包括视频监控、智能交通、智能家居、医疗健康等方面。
其中在视频监控方面，人体行为识别可以实现对于监控场景中的各种犯罪行为和紧急情况的自动化识别和报警；在智能交通方面，可以实现对于交通场景中各种异常情况的自动化识别和处理；在智能家居方面，可以实现对于家庭成员的姿态和状态的自动化识别和处理；在医疗健康方面，可以实现对于患者的病情和生理状态的自动化监控和预警。
《2024年人体行为识别关键技术研究》范文
《人体行为识别关键技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人体行为识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点。
该技术能够通过对人体行为的自动识别与理解，实现对复杂场景中人类活动的智能监控、分析与预测。
本文旨在探讨人体行为识别的关键技术研究，为相关领域的研究与应用提供参考。
二、人体行为识别的研究背景与意义人体行为识别技术是计算机视觉领域的重要组成部分，其研究背景涉及人工智能、模式识别、机器学习等多个学科。
该技术的应用范围广泛，包括智能监控、人机交互、虚拟现实、运动分析等。
通过对人体行为的准确识别与理解，可以实现对复杂场景的智能监控，提高安全防范能力；同时，也为人机交互提供了更为自然、便捷的方式，推动了虚拟现实等技术的发展。
三、人体行为识别的关键技术研究1. 数据采集与预处理数据采集与预处理是人体行为识别的关键步骤。
首先，需要采用高精度的传感器或摄像头等设备采集人体行为的视频或图像数据。
然后，通过图像处理技术对数据进行预处理，包括去噪、归一化、特征提取等，以提高数据的可用性和识别准确性。
2. 特征提取与表示特征提取与表示是人体行为识别的核心步骤。
该步骤主要包括对人体行为的时空特征、运动轨迹、姿态变化等进行提取与表示。
常用的特征提取方法包括基于手工设计的特征提取方法、基于深度学习的特征提取方法等。
其中，深度学习算法能够在大数据中自动学习并提取有用的特征，提高识别的准确性。
3. 行为识别算法行为识别算法是人体行为识别的关键技术之一。
常用的行为识别算法包括基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等。
其中，深度学习算法在人体行为识别中具有重要应用价值，可以通过构建深度神经网络模型，实现对人体行为的自动识别与理解。
4. 行为理解与分析行为理解与分析是人体行为识别的最终目标。
该步骤需要对识别出的人体行为进行深入的理解与分析，包括行为的意图、行为之间的关系、行为的动态变化等。
通过对行为的深入理解与分析，可以实现对复杂场景的智能监控、运动分析等应用。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的人体动作识别已成为人工智能领域的研究热点。
人体动作识别技术能够有效地解析和解读人类行为，对于智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
本文旨在全面综述基于视觉的人体动作识别技术的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、人体动作识别的基本概念及研究意义人体动作识别是指通过计算机视觉技术，对视频或图像中的人体动作进行识别、分析和理解的过程。
该技术可以广泛应用于智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实、体育分析等领域，对于提高人类生活质量和推动社会发展具有重要意义。
三、基于视觉的人体动作识别方法基于视觉的人体动作识别方法主要包括以下几种：1. 传统方法：包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法等。
这些方法需要手动设计特征，适用于特定场景的动作识别。
2. 深度学习方法：随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人体动作识别方法逐渐成为主流。
该方法可以通过学习大量数据自动提取特征，提高动作识别的准确性和鲁棒性。
3. 基于三维人体姿态的方法：通过估计人体关节的三维位置信息，进一步识别和理解人体动作。
该方法对于复杂动作的识别具有较好的效果。
4. 基于视频序列的方法：通过对视频序列中的人体运动轨迹进行分析，实现人体动作的识别和理解。
该方法可以有效地处理动态场景中的动作识别问题。
四、人体动作识别的挑战与难点尽管人体动作识别技术取得了显著的进展，但仍面临以下挑战与难点：1. 光照和视角变化：不同光照和视角条件下的人体动作识别仍存在较大难度。
2. 背景干扰和噪声：复杂背景下的动作识别易受噪声干扰，影响识别准确率。
3. 实时性和计算效率：在实时系统中，如何保证人体动作识别的准确性和计算效率是一个重要的问题。
4. 人体姿态估计的准确性：准确的姿态估计是动作识别的关键，但目前在复杂场景下的人体姿态估计仍存在挑战。
五、基于视觉的人体动作识别的应用领域基于视觉的人体动作识别的应用领域广泛，包括但不限于：1. 智能监控：通过监控视频中的人体动作识别，实现异常行为检测和安全防范。
基于机器视觉的智能机器人技术研究综述
基于机器视觉的智能机器人技术研究综述1.引言智能机器人技术作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了飞速的发展。
其中，基于机器视觉的智能机器人技术更是得到了广泛关注和应用。
通过模仿人类视觉系统的工作原理，机器视觉技术使得机器人能够感知和理解周围环境，实现自主决策和行动。
本文旨在对机器视觉在智能机器人技术中的应用进行综述，并探讨其当前面临的挑战和未来发展方向。
2.机器视觉的基本原理和技术2.1 图像获取与处理技术机器视觉技术的首要任务是获取高质量的图像数据。
目前，常用的图像获取设备包括相机、激光扫描仪和深度摄像头等。
同时，图像处理技术也是机器视觉的核心之一，包括图像增强、分割、特征提取和目标识别等。
2.2 目标检测与跟踪技术目标检测和跟踪是机器视觉中的重要任务。
目标检测技术通过分析图像中的特征，确定感兴趣区域并进一步进行目标的定位和识别。
目标跟踪技术则是通过连续帧之间的相关性，实现目标在时间上的稳定追踪。
2.3 姿态估计与运动规划技术姿态估计和运动规划是机器视觉与机器人操作的重要连接点。
姿态估计技术可以通过机器视觉感知目标的姿态信息，进而指导机器人的运动规划和控制。
常用的姿态估计方法包括基于特征点匹配和基于深度传感器的方法。
3.智能机器人技术中的应用领域3.1 工业自动化基于机器视觉的智能机器人技术已经在工业自动化领域取得了广泛应用。
机器视觉系统能够对生产线上的产品进行自动检测和分类，提高生产效率和质量。
3.2 无人驾驶无人驾驶是近年来备受关注的热门领域之一。
机器视觉技术在无人驾驶中发挥着关键作用，通过感知道路、交通标志和其他车辆等信息，实现智能驾驶和避免碰撞。
3.3 医疗服务在医疗领域，机器视觉技术有助于实现医疗设备的优化和智能化。
例如，通过机器视觉系统对医学影像进行分析和识别，可以提高疾病诊断的准确性和效率。
4.挑战与未来发展4.1 复杂环境下的感知与理解当前，机器视觉技术在复杂环境下的感知和理解仍然存在挑战。
人体动作行为识别研究综述
人体动作行为识别研究综述人体动作行为识别是计算机视觉领域的研究热点之一，它旨在通过分析视频或图像中的人体动作行为，实现自动识别和分类。
本文将对近年来人体动作行为识别领域的研究进行系统的综述，介绍其发展历程、技术原理以及在不同应用场景下的最新研究成果。
本文将总结现有研究的不足之处，并探讨未来的研究方向。
人体动作行为识别在计算机视觉领域中具有重要的地位，它有着广泛的应用前景，如智能监控、人机交互、体育科技等。
人体动作行为识别主要对人体动作的自动识别和分类，其实现过程包括人体检测、动作分割、特征提取和分类器设计等步骤。
随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，人体动作行为识别取得了显著的进步。
人体动作行为识别的发展历程可以分为三个阶段：传统方法、深度学习方法和强化学习方法。
传统方法主要依赖于手工设计的特征提取方法，如SIFT、HOG等，但在面对复杂多变的人体动作行为时，其性能受到限制。
深度学习方法则通过学习数据中的特征，实现了对人体动作行为的准确识别，其中最具代表性的算法是卷积神经网络（CNN）。
强化学习方法则通过模拟人类的学习过程，实现对人体动作行为的识别，其代表算法是深度强化学习算法。
在不同应用场景下，人体动作行为识别的技术和方法也有所不同。
在智能监控领域，人体动作行为识别技术可以用于自动化监控、异常行为检测等；在人机交互领域，人体动作行为识别技术可以用于手势识别、身体姿态识别等；在体育科技领域，人体动作行为识别技术可以用于运动员动作分析、运动状态监测等。
在现有的研究中，虽然已经开发出多种人体动作行为识别技术和方法，但仍存在一些不足之处。
人体遮挡和姿态变化问题可能导致识别准确率的下降；现有方法大多单一动作的识别，而忽视了对多个动作的连续识别；现有的分类器大多针对特定应用场景进行设计，而缺乏普适性。
本文对人体动作行为识别领域的研究进行了系统的综述，介绍了其发展历程、技术原理以及在不同应用场景下的最新研究成果。
基于深度学习的人体行为识别技术研究
基于深度学习的人体行为识别技术研究一、前言人体行为识别技术是计算机视觉中的一个重要研究领域，随着深度学习算法的发展，已经取得了显著的进展。
本文将介绍人体行为识别技术的概念、应用、发展历程，以及基于深度学习的人体行为识别技术的研究进展。
二、人体行为识别技术的概念及应用人体行为识别技术是通过对人体动作、姿态、人际交互等进行分析，以识别人体行为的一种技术。
人体行为识别技术是计算机视觉、模式识别、机器学习等多个研究领域的交叉应用。
人体行为识别技术的应用非常广泛，如人员识别、目标跟踪、场景分析、智能交通、健康监测等。
三、人体行为识别技术的发展历程1、传统的人体行为识别技术传统的人体行为识别技术主要采用特征提取和分类器的方法，即先对图像和视频进行处理，提取出其中的特征，再将特征输入到分类器中进行分类，通常使用的特征有形态特征、动态特征、纹理特征等。
常用的分类器包括支持向量机、人工神经网络等。
2、基于深度学习的人体行为识别技术随着深度学习算法的兴起，人体行为识别技术也发生了革命性的变化。
深度学习可以自动地从大量的数据中学习出最佳的特征和分类器，无需手动提取特征，并且具有更好的泛化能力。
深度学习主要包括卷积神经网络、循环神经网络和深度置信网络等。
四、基于深度学习的人体行为识别技术研究进展1、卷积神经网络在人体行为识别中的应用卷积神经网络是一种特别适用于图像和视频处理的深度学习模型，其具有层次化的结构，可以自动地学习从低级特征到高级特征的过程。
最近，卷积神经网络在人体行为识别中取得了显著的进展，其主要应用于人体姿态识别、行动识别和活动识别等。
2、循环神经网络在人体行为识别中的应用循环神经网络是一种特别适用于序列数据处理的深度学习模型，其可以处理时间序列数据，具有记忆性和动态性。
循环神经网络在人体行为识别中的应用主要包括基于关键点的人体姿态预测、时序动作识别等。
3、深度置信网络在人体行为识别中的应用深度置信网络是一种特别适用于无监督特征学习的深度学习模型，其通过对数据进行层次化提取特征，并逐层进行有监督训练，从而实现了特征表示和分类的一体化。
什么是人的视觉行为习惯
什么是人的视觉行为习惯什么是人的视觉行为习惯人类视觉行为习惯是指人们在观看、感知和处理视觉信息时所呈现出的一系列固定的行为模式和习惯。
视觉是人类最主要的感知方式之一，我们通过眼睛接收到的视觉信息构建了对世界的认知和理解。
在这个过程中，我们会形成一些习惯性的行为模式，以更高效地处理和理解视觉信息。
人的视觉行为习惯包括了眼球的扫视。
当我们看到一个新的场景或图像时，我们的眼球会进行快速而有序的扫视。
这种扫视的目的是为了猎取更多的信息，并在大脑中构建一个更完整和精确的图像。
一般来说，我们的眼球会先聚焦于场景或图像的中心，然后沿着边缘进行扫视，以捕获更多细节和关键信息。
人的视觉行为习惯还包括了留意力的转移。
人们在观看一个场景或图像时，往往会依据自己的爱好和目的，将留意力集中在其中的某些特定区域。
这种留意力的转移是由我们的大脑自主掌握的，而且通常是特别快速和无意识的。
例如，当我们看一幅画时，我们可能会先留意到其中的主体，然后渐渐留意到四周的背景和细节。
人的视觉行为习惯还包括了对运动和变化的敏感。
人类视觉系统对于运动和变化的敏感性特别高，这是由于我们的大脑倾向于查找和关注与四周环境不同的事物。
当我们看到一个运动的物体或者一个突然变化的场景时，我们的留意力会被快速吸引，以便我们能够准时做出反应。
人的视觉行为习惯还涉及到对颜色和亮度的敏感。
人类的视觉系统对于不同颜色和亮度的变化也有很高的感知力量。
这使得我们能够从环境中快速辨别出重要的信息，比如食物的新奇度、信号灯的状态等。
对于一些特定颜色和亮度的组合，我们还可能会产生心情上的反应，比如对于艳丽的颜色感到愉悦或者对于暗淡的颜色感到厌恶。
人的视觉行为习惯是人类对视觉信息进行处理和理解的固定行为模式和习惯。
这些习惯包括眼球的扫视、留意力的转移、对运动和变化的敏感以及对颜色和亮度的敏感。
通过这些习惯，我们能够更高效地感知和理解我们四周的世界。
探究人类视觉行为习惯的本质人类视觉行为习惯是我们生活中不行或缺的一部分，但是它的本质却是我们很少去思索的。
人类行为研究综述
人类行为研究综述人类行为研究是一门多学科交叉的学科，涉及心理学、社会学、生物学、人类学等多个领域。
其研究的对象是人类的思维、情感、行为等方面，包括社交行为、文化行为、决策行为等。
人类行为研究不仅有助于我们了解人类行为背后的原因和机制，也能对我们的社会和生活产生深远的影响。
在这篇文章中，我们将综述一些最近的人类行为研究进展，希望能让读者大致了解该领域的研究方向和成果。
1. 社交行为社交行为一直是人类行为研究的一个重要领域。
最近，一些研究发现，人们对于社交行为的习惯可能和大脑中的神经元活动有关。
例如，研究人员在对一组大学生进行测试时发现，那些常常在社交媒体上发布自己照片的人，其大脑中的视觉神经元会对自己的脸进行更强烈的反应。
这表明，人们的社交习惯可能和大脑中视觉加工的方式有关。
此外，近年来对于自闭症等社交行为障碍的研究也取得了不少进展，这些研究的结果可能有助于促进社交行为的发展和改善。
2. 文化行为文化行为是指人类在社会和文化环境中从经验中学习和发展出的行为和想法。
人类的文化行为近年来受到了越来越多的关注，研究者们致力于了解不同的文化是如何影响个体的行为和思维的。
例如，研究人员发现，某些文化的语言习惯可以影响人们的时间感知。
比如，一些语言没有完全形成时间序列的概念，而是用事件的发生和经验来描述时间。
这样的习惯可能让这些人们更加专注于当前的经验和现象，而不是过去或未来。
这对于我们理解人类的思维和行为模式有着重要的启示和应用价值。
3. 决策行为决策行为是指在面临选择时，个体所采取的行动。
人类一直在追求更好的决策行为和决策过程。
最近，许多调查显示人们对于风险的考虑是不同的，即不同人在面临同一情境时，会有不同的风险态度和行为。
这表明人们在决策过程中可能有很多主观因素的影响。
因此，对于决策行为的研究可以为人们提供更好的决策思考方法，尽可能地减少决策失误，提高决策的质量。
4. 进化行为学进化行为学是指对人类行为和思维背后的进化原因进行研究。
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收稿日期:2007 11 25;修回日期:2008 01 07 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60634030);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060699032)作者简介:凌志刚(1976 ),男,湖南岳阳人,博士研究生,主要研究方向为图像处理、信息融合、机器学习(z gli ng_hunan@126.co m );赵春晖(1973 ),男,陕西西安人,讲师,主要研究方向为人工智能、信息融合、图像处理;梁彦(1971 ),男,博士后,主要研究方向为复杂动态大系统建模、估计、控制与仿真、信息融合、信息感知与控制、图像理解;潘泉(1961 ),男,教授,主要研究方向为控制理论与应用、多目标跟踪与识别、信息融合、图像处理、智能信息处理、生物信息学;王燕(1983 ),女,河北石家庄人,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、智能监控.基于视觉的人行为理解综述*凌志刚,赵春晖,梁 彦,潘 泉,王 燕(西北工业大学自动化学院,西安710072)摘 要:基于视觉的人体运动分析是计算机领域中备受关注的前沿方向之一,而人行为理解由于在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。
行为理解问题一般遵从如下基本过程:特征提取与运动表征;行为识别;高层行为与场景理解。
着重从这三个方面逐一回顾了近年来人行为理解研究的发展现状和常用方法,并对当前该研究方向上亟待解决的问题和未来趋势作了较为详细的分析。
关键词:特征选择;运动表征;行为识别;高层行为与场景理解中图分类号:TP391 4 文献标志码:A 文章编号:1001 3695(2008)09 2570 09Survey on v i si on based hum an acti on understandi ngL I NG Zhi gang ,Z HAO Chun hu,i L I ANG Y an ,PAN Q uan ,W ANG Y an(C olle ge of Au to ma tion,N orthw est ern P ol y t echnical Universit y,X i an 710072,China )Abstract :H u m an m ove m ent anal ysis fro m vi deo sequences i s an acti ve research area i n compu ter vi sion and hu m an moti onunderstand i ng is a future directi on of prospecti ve study as it has many potential appli cation do m ai ns such as s m art s urveillance ,human co mputer i nterface ,virtual realit y contend based vi deo i ndexi ng ,etc .H u m an acti on understand i ng is generall y di vided into three f unda m en tal sub processes :feature extraction and m oti on representati on ,activit y recogniti on and higher l evel activit y and scene understand i ng.This paper anal yzed t he state of t he art i n hu m an acti on understand i ng i n detail fro m t h ree funda m en tal processes .A t t he end ,provi ded and anal yzed so m e detailed d iscussions on vital proble m s and future directi ons i n hu m an ac ti on understand i ng .Key words :feature extraction ;moti on representati on ;acti vity recogn ition ;h i gh level activity and scene understand i ng0 引言近年来,人运动视觉分析由于在智能监控[1]、高级人机交互[2]、虚拟现实[3]和基于内容的视频检索与解说[4,5]等方面有着广泛的应用前景和潜在的经济价值,激发了广大科研工作者及相关商家的浓厚兴趣,并成为了计算机领域中备受关注的前沿方向之一。
目前,在世界范围内已经开展了大量的视觉分析研究项目。
例如1997年美国国防高级研究项目署(D efense A dvanced R esearch P ro jects A gency ,DARPA )设立了视觉监控重大项目VSAM (v is ua l surveillance and m on itor i ng )[6],主要研究用于战场及普通民用场景监控的自动视频理解技术;实时视觉监控系统W 4[7]不仅能够定位和分割出人的身体部分以及实现多人跟踪,而且能检测人是否携带物体等简单行为;1999年欧盟F ra m e w ork5程序委员会设立重大项目ADV IS OR 系统[8],旨在开发一个公共交通(如地铁、机场)的安全管理系统,它覆盖了人群和个人的行为模式分析、人机交互等研究;2000年,DARPA 又资助了H I D (hum an identifi cation at a distance )计划[9],其任务是开发多模式监控技术以实现远距离情况下人的检测、分类和识别,从而增强国防、民用等场所抵御恐怖袭击的能力;英国雷丁大学(U nivers it y o f R eading )[10]先后开展了R E A SON (robust m ethods for m onitor i ng and understanding peop le in pub lic spaces)、ET ISE (eva l uati on of v i deo scene understand ing)、ISC A PS(i n teg ra ted surve illance o f crow ded a reas for public secur ity)等项目以研究基于视觉的单人行为以及人与人之间的交互行为识别和场景理解等;此外还有能够对人进行跟踪与行为理解的实时系统P fi nder(person fi nder)[11],由欧盟和奥地利科学基金会共同资助的大型视频监控技术研究项目AV I T RACK (a ircra ft surroundi ngs ,ca tego rized veh icles &i ndi v idualstrack i ng fo r apron s acti v ity mode l i n terpretation &check)[12]等。
国内在该领域的研究起步相对要晚,但也有许多大学和研究机构如中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室[13]、亚洲微软研究院[14]、北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室[15]以及清华大学等对人视觉分析关键技术进行了深入的研究。
在学术方面,一些国际权威期刊如PAM I 、IP 、IJ CV 、CV I U 、I VC 和重要的学术会议如CVPR 、I CCV 和ICPR 等将智能化视频监控技术研究,尤其是人运动视觉分析作为主题内容之一。
这些期刊为该领域的研究人员提供了更多的交流机会[1]。
人运动视觉分析是利用计算机技术从包含人的图像序列第25卷第9期2008年9月 计算机应用研究Application R esearc h of C o m puters V o.l 25N o .9Sep .2008中检测、分类、跟踪人,并对其行为进行理解与描述。
其中运动检测[16~18]、目标分类[19]、跟踪[20~23]属于视觉分析中的底层和中层处理部分(有兴趣的读者可参考文献[24~28]);而行为理解和描述是经过对运动对象的连续跟踪观察,分析识别目标当前处于哪种行为模式,并利用语言进行描述,以及判断该行为是否属于异常行为,其属于高层处理部分。
当前,人行为理解与描述受到了广泛关注,发表在上述权威期刊和重要学术会议上的关于行为理解研究的论文正逐年增加。
由图1可见,关于人行为理解研究的会议文章从2002年起急剧增加,并且到2005和2006年每年发表的会议论文均保持在70篇以上;期刊文章从2003年也开始大幅增加,尤其是2007年前5个月的文章数量就超过2005年全年的数量并接近2006年全年发表的数量。
行为理解已经成为了未来研究的前瞻性方向之一。
因为人运动视觉分析研究的最终目标就是要让计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界[29],也就是通过视觉观察来分析和理解人类活动及场景信息等。
行为理解是跟踪器中像素测度与行为描述之间的桥梁,是使计算机向更加人性化(从 l ooki ng at peop l e !向 understanding people !)转变的关键所在。
通过对大量行为理解研究文献的整理发现:人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程[30~33](图2)。
特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上,从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态;行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配,判断当前的动作处于哪种行为模型;高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识,识别复杂行为,实现对事件和场景的理解。
随着人行为理解研究的不断发展和深入,对该领域的工作及进展作详细的回顾和分析显得很有必要。
尽管A ggar w a l [24]、G av rila [25]、M oesl und [26]和H u [27]等人对行为理解的方法有所阐述,但他们都是简单性地总结分析其方法,并没有对当前行为理解的研究现状进行系统分析。
为了使广大相关科研人员能更好地了解和掌握行为理解技术发展的新动向,促进行为理解技术的发展,本文从行为理解的一般性处理框架出发,对目前人行为理解的算法研究现状、存在问题及发展趋势等进行详细介绍。