基于骨骼数据的人体行为识别
人体骨骼关键点算法
人体骨骼关键点算法
人体骨骼关键点算法是一种计算机视觉技术，用于识别和定位人体骨骼关键点。
它是基于深度学习和卷积神经网络的技术，能够在图像或视频中准确地检测出人体的关键点，包括头部、颈部、肩部、手肘、手腕、腰部、髋部、膝盖和脚踝等部位。
人体骨骼关键点算法的发展可以追溯到20世纪80年代初期，当时的技术主要是基于传统的图像处理和计算机视觉技术，如边缘检测、形态学处理和模板匹配等。
但是，这些技术往往需要手动设计特征和规则，而且对于复杂的场景和变化的姿态很难适应。
随着深度学习和卷积神经网络的发展，人体骨骼关键点算法得到了很大的提升。
现代的算法通常使用深度卷积神经网络来学习特征和姿态模型，然后使用回归算法来预测关键点的位置。
这些算法通常需要大量的标注数据和计算资源来进行训练和优化，但是它们能够在复杂的场景和变化的姿态下实现高精度的检测和定位。
人体骨骼关键点算法在很多领域都有广泛的应用，例如人体姿态估计、动作识别、人机交互、虚拟现实和增强现实等。
它们可以帮助我们更好地理解和模拟人类行为，提高人机交互的效率和自然度，以及为虚拟现实和增强现实应用提供更加真实的体验。
基于关联分区和ST-GCN的人体行为识别
通 常 情 况 下 ，人 体 可 以 看 作 是 由 刚 性 骨 骼 和 铰 链 关节所组成的铰接系统 。 [16] 躯干和四肢则由骨骼和铰 链关节进一步的组合而成。人体行为是由这些躯干和 肢 体 的 运 动 组 成 。 因 此 ，需 要 一 种 新 的 方 法 用 以 加 强 关 节 之 间 的 空 间 关 系 。 同 时 ，该 方 法 能 够 自 动 捕 获 并 嵌 入 关 节 空 间 配 置 及 其 动 态 模 式 。 基 于 此 ，本 文 在 近 年热门的时空模型（ST-GCN）[17]基础上提出了一种新型 的分区策略。本文的主要贡献如下：首先，提出的分区 策略，在基于时空模型基础上相比于传统的 ST-GCN 方 法加强了身体部分的相对位置之间的联系，有利于提高 骨架关节点信息在时间和空间上的识别精度；其次，分 析了学习率对该模型识别效果的影响。通过设置每轮 迭代的学习率达到在一定程度上提升识别精度的目的。
人体姿态估计中的骨骼提取使用教程
人体姿态估计中的骨骼提取使用教程人体姿态估计是计算机视觉领域中一项重要的研究任务，它旨在通过对人体图像或视频进行分析，准确估计人体的姿态信息。
在人体姿态估计中，骨骼提取是一项基础工作，它可以帮助我们更好地理解人体姿态，进而应用于许多领域，如人机交互、运动分析等。
本文将介绍人体姿态估计中的骨骼提取的相关概念和使用方法。
1. 骨骼提取的概念和原理在人体姿态估计领域中，骨骼提取是指从图像或视频中提取出人体关键点的过程。
人体关键点通常是人体的关节和骨骼，如头部、手臂、腿部等部位。
骨骼提取的实现原理通常基于深度学习和计算机视觉技术。
2. 使用骨骼提取的工具和库为了方便进行人体姿态估计中骨骼的提取工作，我们可以使用一些开源的工具和库。
其中，比较常用的包括OpenPose、PoseNet和Human Pose Estimation等。
这些工具和库提供了丰富的功能和接口，可以帮助我们快速准确地进行骨骼的提取工作。
3. 使用OpenPose进行骨骼提取OpenPose是一个基于深度学习的人体姿态估计库，它能够输出人体的关键点信息和骨骼信息。
下面将介绍如何使用OpenPose进行骨骼的提取。
首先，我们需要安装OpenPose库并下载预训练的模型。
可以在OpenPose官方网站上找到安装说明和下载链接。
安装完成后，我们可以使用OpenPose提供的API接口进行开发。
在使用OpenPose进行骨骼提取时，我们需要提供待处理的图像或视频作为输入。
OpenPose会对输入进行分析，并返回人体关键点的坐标。
我们可以根据关键点的坐标信息绘制出人体的骨骼，并进行后续的姿态估计工作。
除了骨骼提取外，OpenPose还可以进行人体关键点的姿态估计，比如人体的旋转角度、关节的运动范围等。
这些信息可以帮助我们更全面地理解人体的姿态。
4. 使用其他工具和库进行骨骼提取除了OpenPose之外，还有其他一些工具和库可以用于人体姿态估计中的骨骼提取。
基于空间特征的BI-LSTM_人体行为识别
文章编号：1006-3080(2021)02-0225-08DOI: 10.14135/ki.1006-3080.20191202003基于空间特征的BI-LSTM 人体行为识别付仔蓉， 吴胜昔， 吴潇颖， 顾幸生（华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室，上海 200237）摘要：随着微软Kinect 等深度相机的出现，使用具有简洁性、鲁棒性和视图无关表示的3D 骨架节点数据来识别人体行为的方法获得了很好的效果，但现有的针对骨骼序列数据的大多数学习方法缺少空间结构信息和详细的时空动态信息。
利用双向长短期记忆网络（BI-LSTM ）模型能长时间存储骨骼序列的特点获得丰富的双向时间信息对动作的顺序进行建模，同时从3D 骨骼关节点坐标中提取关节点之间的相对距离特征和相对角度特征来加强空间结构特征，完成从骨骼数据中实现人体行为识别。
该方法有效地进行了人体行为动作分类，提高了识别准确性。
关键词：行为识别；骨骼数据；距离特征；角度特征；BI-LSTM 中图分类号：TP273文献标志码：A人体行为动作识别是以人为中心，研究人体活动的重要分支之一。
基于机器视觉的人体行为识别是自动解释图像或者视频序列中固定场景的人体正在执行什么动作或活动，如从2D 图像中提取卷积特征，利用卷积神经网络（CNN ）实现自动姿势识别[1]。
人体行为识别在人机交互、智能监视系统[2]、视频搜索、游戏、行人检测、医疗保健自动化系统[3]、智能驾驶和智能家居等方面具有实际的应用前景。
在过去的几十年中，研究者广泛使用彩色图像（RGB ）数据来识别人体行为动作。
如 Ciocca 等[4]利用输入的RGB 图像进行动作识别与跟踪，但由于其背景杂乱、身体遮挡、观察点角度不同、光线照明变化、执行率和生物特征变化等引起的一系列问题，造成行为识别困难。
随着具有成本效益的深度图像（RGB -D ）传感器如Microsoft Kinect 和Asus Xtion 等的开发，Liu 等[5]提出了一种多模式相关表示学习（MCRL ）模型，从RGB -D 视频中识别人类动作。
《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。
法医学对人体遗骸的定年与识别
法医学对人体遗骸的定年与识别人体遗骸的定年和识别在法医学中起着重要的作用。
通过科学的手段和技术，法医学可以根据人体骨骼的特征及相关的考古资料，对于遗骸进行准确的年龄测定和身份鉴定。
本文将从定年和识别两个方面来探讨法医学在人体遗骸研究中的重要性。
定年是指根据骨骼的发育和损伤程度，对人体遗骸的年龄进行测定。
法医学通过观察骨骼的形态、大小以及牙齿的生长状况来确定遗骸的年龄。
例如，通过研究骨骼的骨髓腔大小和骨骼的发育程度来判断个体的发育状态，从而推断出年龄范围。
此外，法医学还可以利用骨骼的矿物质组成，比如碳14测年法来进行精确的年龄测定。
与此同时，识别是指通过骨骼、组织和DNA等信息，确定人体遗骸的身份。
在人体遗骸中，骨骼是最为重要的识别依据。
法医学根据骨骼的特征如头盖骨的形状、身高、种族、性别以及既往的医疗史等信息，对遗骸进行身份的鉴定。
此外，DNA分析也是一种常用的方法，通过与亲属的DNA进行比对，可以准确地确定遗骸的身份。
为了进一步提高遗骸的识别准确性，法医学结合了其他科学技术和知识，如影像学技术、死因学以及人类学。
通过尸体的X射线和CT扫描，可以观察遗骸的内部结构，揭示出潜在的损伤信息，从而推断出死亡的原因。
人类学的知识则可以帮助法医学家根据骨骼特征推断遗骸的生活环境和职业等重要信息。
除了定年和识别以外，法医学在人体遗骸研究中还承担着更多的责任。
例如，在解决刑事案件中，法医学的角色是不可或缺的。
通过对遗骸的分析和研究，可以帮助调查人员确定案发时间、伤害情况以及作案手段。
这对于破案和司法公正有着重要的意义。
总之，法医学在人体遗骸的定年和识别中发挥着重要的作用。
通过科学的手段和技术，法医学可以准确地测定遗骸的年龄和鉴定身份。
同时，法医学还可以结合其他学科的知识和技术，进一步提高遗骸的识别准确性。
在刑事案件中，法医学的研究也起着重要的辅助作用。
只有通过综合运用法医学的相关知识和技术，我们才能更好地了解人体遗骸的信息，为社会和司法提供有效的依据。
人体运动轨迹识别与分析算法研究
人体运动轨迹识别与分析算法研究人体运动是日常生活中常见的现象，通过识别和分析人体运动轨迹，可以为许多领域提供有用的信息，如运动医学、人体行为分析、运动控制等。
因此，研究人体运动轨迹识别与分析算法具有重要的实际意义和广阔的应用前景。
本文将对人体运动轨迹识别与分析相关算法进行分析和研究。
在人体运动轨迹识别与分析算法研究中，首先需要对人体的运动轨迹进行准确的识别。
传统的方法是基于视觉技术，通过监控摄像头获取到的视频图像进行分析。
这些方法通常需要复杂的图像处理、特征提取和模式识别算法。
然而，传统的视觉方法在复杂环境下容易受到光照、遮挡和背景干扰等问题的影响，识别精度有限。
近年来，随着深度学习的发展，人体运动轨迹的识别算法也在发生着变革。
基于深度学习的方法使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，可以直接从原始图像数据中提取特征，并进行动作识别和轨迹预测。
这些方法在一定程度上提高了运动轨迹的识别精度和鲁棒性。
一种常见的人体运动轨迹识别方法是基于骨骼关节点的识别。
骨骼关节点是人体姿势的重要表示，通过识别关节点的位置和运动变化，可以准确地重构人体运动轨迹。
基于骨骼关节点的识别方法通常使用传感器技术，如惯性测量单元（IMU）和深度相机等，来捕捉人体的运动数据。
随着硬件技术的不断进步，这些方法具有较高的精度和实时性。
除了识别人体运动轨迹，对其进行分析也是研究的重要方面。
人体运动轨迹分析的目的是从轨迹数据中挖掘出有价值的信息和模式。
例如，在运动医学领域，可以通过分析运动轨迹来评估人体的运动能力和姿势健康状况。
在人体行为分析领域，可以通过分析运动轨迹来判断人的行为类型和意图。
在运动控制领域，可以通过分析运动轨迹来设计合适的控制策略和路径规划算法。
为了实现人体运动轨迹的有效分析，需要采用适当的算法和模型。
一种常见的方法是基于时空轨迹数据的聚类算法。
聚类算法可以将运动轨迹分为不同的类别，从而将具有相似特征的轨迹聚集在一起。
基于骨架的人体行为识别方法综述
基于骨架的人体行为识别方法综述摘要：人体行为识别技术在智能监控、人机交互、虚拟现实、智能康复、运动训练等领域都具有重要的应用价值和广阔的应用前景。
人体骨架关节点的时序变化为人体行为识别提供了强有力的信息，而且相比于RGB图像，人体骨架数据能够很好的克服复杂背景、光照变化及人体外观变化等无关因素的影响，所以基于骨架的人体行为识别受到了越来越多的关注。
本文系统的综述了基于骨架人体行为识别领域的研究进展，文章首先对骨架数据的获取方法以及常用的骨架行为数据集进行了介绍；其次介绍了目前基于骨架的人体行为识别主要方法；最后对该领域未来的研究进行了总结与展望。
本文旨在为希望从事基于骨架的人体行为识别的研究人员提供一个起点，加快该领域的研究及应用。
关键词:深度学习；人体行为识别；骨架数据；0引言近年来，随着智能设备的不断普及，视频的数量呈现爆炸式的增长，此外为了安防起见，在各大公共场所都安置了监控设备，视频资源变得越来越丰富多样，如何让计算机从视频中自动地识别出人体的行为成为越来越多研究者的研究方向。
人体行为识别技术在智能监控、无人驾驶和运动训练等领域都有着非常重要的应用价值。
与传统的RGB 视频相比，骨架数据可以给人体行为识别研究带来诸多的便利。
RGB视频受到复杂背景、关照变化和人体外观变化的影响，而骨架数据能够很好的克服这些无关因素的影响且骨架数据特征明确简单，网络参数数量比较少，更易于训练与测试。
本文的主要贡献：本文对基于骨架的人体行为识别方法进行了全面的综述；介绍了目前存在的骨架行为识别主要模型，其中包括LSTM框架、CNN框架、GCN框架；对国际上目前骨架数据的获取方法和骨架人体行为识别常用数据集进行了介绍；最后对未来的相关研究进行了总结和展望。
通过阅读本文，可以熟悉该领域的发展现状，未来的发展方向以及该领域面临的挑战，便于研究者参照对比，加快该领域的研究及应用。
1 骨架数据的介绍与获取骨架数据是将人体表示成若干个预先定义好的关节点在相机坐标系中的坐标来表示的。
基于人体姿态估计的行为识别算法
基于人体姿态估计的行为识别算法摘要：行为识别是计算机视觉领域的重要任务之一，它可以应用于许多领域，例如智能监控、健康状况监测等。
传统的行为识别算法主要基于图像或视频序列进行分析，但当图像质量较低或目标遮挡时，传统算法的性能会受到很大的影响。
近年来，基于人体姿态估计的行为识别算法逐渐受到关注。
本文将介绍基于人体姿态估计的行为识别算法的原理、方法和应用。
1.引言行为识别是指对特定行为进行自动分类和识别的任务。
人体姿态估计是指通过对人体关键点（如头部、手臂、腿部等）的检测和跟踪，估计人体在三维空间中的姿态。
基于人体姿态估计的行为识别算法可以通过分析人体在不同时间间隔内的姿态变化，来识别和分类不同的行为。
2.算法原理-人体姿态估计：通过深度学习模型（如卷积神经网络）对图像或视频中的人体关键点进行检测和跟踪，来获得人体在三维空间中的姿态。
-行为建模：将识别的人体姿态序列转换为特征向量，通过机器学习算法（如支持向量机、决策树等）进行分类和识别，建立行为模型。
3.算法方法-数据采集：采集包含不同行为的图像或视频数据。
-人体姿态估计：使用预训练的深度学习模型对图像或视频中的人体关键点进行检测和跟踪，获得人体在三维空间中的姿态。
-特征提取：将估计的人体姿态序列转换为特征向量，可以使用各种特征提取方法，例如轨迹特征、形状特征等。
-行为建模：使用机器学习算法对提取的特征向量进行分类和识别，建立行为模型。
-行为识别：对新的图像或视频数据进行人体姿态估计，并使用建立的行为模型进行分类和识别。
4.应用领域-智能监控：可以通过识别和分类人体行为，实现对可疑行为的自动报警和监控。
-健康状况监测：可以通过识别和分类人体行为，实现对长期躺卧、突发事件等异常行为的监测和预警。
5.挑战与展望6.结论基于人体姿态估计的行为识别算法是一种新的行为识别方法，它通过人体姿态的变化来实现对行为的分类和识别。
在实际应用中，该算法具有广泛的应用前景，可以应用于智能监控、健康状况监测等领域。
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。
基于模型的人体行为识别方法研究的开题报告
基于模型的人体行为识别方法研究的开题报告一、研究背景随着智能化时代的到来，人体行为识别技术的研究和应用逐渐得到了广泛的关注和深入的研究。
人体行为识别是指通过检测和分析人体动作、姿态等方面的信息来判断人体所处的状态和行为。
它可以应用于多种领域，如智能家居、智能安防、智能医疗、运动健康等。
在人体行为识别技术中，基于模型的方法因其技术成熟度和效果优良而备受青睐，尤其是姿态估计、行为识别等领域。
基于模型的方法是指基于已有模型，通过对输入数据进行分析和匹配来判断其所代表的行为。
这种方法主要有两种，一种是基于3D建模的方法，一种是基于2D模型的方法。
基于3D建模的方法可以得到更加精细的结果，但是计算量较大，难以实现实时性要求，在实际应用中通常使用基于2D模型的方法。
二、研究内容和目标本文旨在研究基于2D模型的人体行为识别方法，以解决行为识别精度不高、计算速度慢等问题。
具体研究内容包括以下几个方面：1.建立人体姿态模型：建立出适用于人体行为识别的姿态模型，并考虑到各个身体部位之间的关系和动作之间的合理性。
2.数据采集及预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去噪、校正、姿态恢复等处理。
3.特征提取：从预处理后的数据中提取出有代表性的特征，包括人体关键点、运动轨迹、关节运动量等。
4.模型训练与优化：利用机器学习算法对提取的特征进行训练，得到一个能够准确识别不同行为的模型，并对模型进行优化。
5.行为识别：通过对输入数据进行特征提取和匹配，得出输入数据所代表的行为。
本文的目标是设计出一种基于2D模型的人体行为识别方法，达到如下效果：1. 精度高：能够对多种行为进行精准识别，达到较高的准确率。
2. 实时性强：计算速度能够满足实时应用的要求。
3. 通用性好：能够适用于不同场景、不同人群的行为识别。
三、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线：1. 研究基于2D模型的人体行为识别方法，对视觉计算、机器学习等相关领域进行文献调研，确定研究重点和方法。
《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。
基于骨骼数据的人体行为识别
基于骨骼数据的人体行为识别骨骼数据在人体行为识别领域中具有重要的应用价值，它可以从人体骨骼结构的变化中提取出丰富的信息，为人体行为的识别和判定提供依据。
本文将探讨基于骨骼数据的人体行为识别技术的原理、应用场景、存在的问题及未来发展方向。
一、基本原理骨骼数据是从深度相机等设备采集的，可以捕捉到人体关键骨骼节点的坐标位置信息。
这些节点包括头、颈、肩膀、手肘等，每个节点都有自己的坐标值、角度等属性，形成了人体的骨架结构。
通过对骨骼数据进行处理和分析，可以提取出人体骨骼动作的关键信息，进而实现对人体行为的识别。
基于骨骼数据的人体行为识别技术通常使用机器学习和深度学习等方法来进行分析和处理，首先需要对采集到的骨骼数据进行预处理，包括数据清洗、坐标系转化、关键节点提取等。
然后将预处理后的数据输入到模型中，模型会从数据中学习人体行为的特征，并通过对新的数据进行分类、预测等操作来实现对人体行为的识别。
二、应用场景基于骨骼数据的人体行为识别技术广泛应用于智能安防、医疗健康、游戏娱乐等领域。
以智能安防为例，可以通过对人体行为识别来实现人员监控、异常检测等功能，有效提高了场所安全性。
医疗健康方面，可以通过对老年人、残疾人等群体的行为进行监测，及时发现和处理可能出现的健康问题。
游戏娱乐方面，可以通过对玩家的行为进行识别和分析，来改善游戏体验，提高游戏推广效果。
三、存在的问题基于骨骼数据的人体行为识别技术仍然存在一些问题，例如：1.数据质量不稳定：受环境影响较大，光照、噪声等因素的影响可能导致数据量的不稳定，影响识别准确率。
2.复杂场景下的识别效果差：在人流量大、场景复杂、多人交互等情况下，往往难以精准识别对应的人体行为。
3.标注数据的难度高：获取标注数据需要大量人力物力投入，同时骨骼数据的多模态和滞后性带来了额外的挑战。
四、未来发展方向基于骨骼数据的人体行为识别技术为未来的智能化生活提供了新的可能性，未来的研究方向主要包括以下几个方面：1.数据采集与标注技术的改进：提高数据采集效率、降低成本、提高数据质量等，是未来的一个重要趋势。
基于深度学习的人体肢体骨骼关键点检测方法研究
基于深度学习的人体肢体骨骼关键点检测方法研究近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用日渐广泛，其中人体肢体骨骼关键点检测成为研究热点。
人体肢体骨骼关键点检测能够精确地定位人体各个部位的关键点，为人体行为分析、动作识别等多种应用提供了基础。
本文将探讨基于深度学习的人体肢体骨骼关键点检测方法的研究进展和应用前景。
一、人体肢体骨骼关键点检测的意义在人机交互、虚拟现实、安防监控等领域，人体肢体骨骼关键点检测作为一种重要的人体行为分析方法，可为下一步的行为理解和预测提供基础。
此外，对于残疾人的康复治疗，人体肢体骨骼关键点检测也有着十分重要的作用。
比如，在腿部或手臂运动康复治疗中，根据关键点检测结果，精确地记录和分析患者的运动轨迹和姿态变化，从而为医生设计更加个性化的康复方案。
二、基于深度学习的人体肢体骨骼关键点检测方法传统的基于人工特征的方法需要设计各种复杂的特征提取器、分类器和回归器等，工作量繁重且精度受限。
与此不同的是，基于深度学习的方法从数据中学习特征表示，具有更好的泛化性和稳定性。
深度学习模型常用来实现人体肢体骨骼关键点检测的主要有以下几种：1. 单阶段人体关键点检测器单阶段人体关键点检测器将关键点检测任务视为一个回归问题，直接从图像中预测出关键点坐标。
其代表性的模型有HRNet、OpenPose等。
这类模型的优点在于简单易用，但精度上略逊于两阶段方法。
2. 两阶段人体关键点检测器两阶段人体关键点检测器将关键点检测任务分解为两个子任务：目标检测和关键点定位。
其中，目标检测模型用于检测图像中是否有人体，以及人体的粗略位置；关键点定位模型则在候选框内对每个人体部位进行关键点定位。
其代表性的模型有Mask R-CNN、α-Pose等。
这类模型的精度较高，但需要更加复杂的网络和训练策略。
三、人体肢体骨骼关键点检测方法的研究进展人体肢体骨骼关键点检测方法的研究在近年来取得了不俗的进展。
以HRNet为例，其采用了高分辨率特征金字塔结构，通过融合多个分辨率下的特征图，既保留了高分辨率特征的精度，又拥有了较强的语义信息，使得关键点检测的精度和速度都有较大提升。
人体姿态识别中基于骨架关键点的方法研究
人体姿态识别中基于骨架关键点的方法研究人体姿态识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要任务是对人体在运动或静止状态下的姿态进行快速、准确的识别与分析。
而基于骨架关键点的人体姿态识别方法，是一种目前比较流行的方法。
一、骨架关键点概述骨架关键点是指人体姿态识别中用来表征人体骨骼结构的关键点，通常由一系列有序的二维或三维坐标点组成。
这些关键点可用于表示人体各个部位的位置、方向、角度等信息，从而构建出人体的姿态模型。
因此，骨架关键点是人体姿态识别中至关重要的一环。
二、基于骨架关键点的人体姿态识别方法在基于骨架关键点的人体姿态识别方法中，首先需要使用深度学习模型或其他算法对人体骨骼结构进行建模，然后通过分析骨架关键点的位置和方向等信息，对人体的姿态进行识别和分析。
常见的基于骨架关键点的人体姿态识别方法包括：1. 基于深度学习的方法采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对人体骨骼结构进行建模，并通过监督学习等方法对模型进行训练，从而实现对人体姿态的识别和分析。
这种方法的优点是可以自动提取特征、减少人工干预，但需要大量的训练数据和计算资源。
2. 基于人体姿态模型的方法采用已有的人体姿态模型，如Kinect、OpenPose等，通过分析骨架关键点的位置和方向等信息，对人体的姿态进行识别和分析。
这种方法的优点是模型已经经过训练和优化，具有较高的准确性和可靠性。
3. 基于关键点匹配的方法通过对不同姿态的关键点进行匹配，从而识别和分析人体的姿态信息。
这种方法的优点是灵活性高、适用范围广，但需要较高的算法复杂度和计算资源。
三、基于骨架关键点的人体姿态识别应用场景基于骨架关键点的人体姿态识别方法可以应用于许多领域，例如：1. 运动分析可以通过识别人体姿态，对人体运动进行分析和评估，如体育竞技、健身等。
2. 姿态识别可以应用于虚拟现实、智能家居、无人驾驶等领域中，用来识别人的不同姿态，从而实现更智能化的控制和交互方式。
基于深度学习的人体骨骼检测技术研究
基于深度学习的人体骨骼检测技术研究近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的人体骨骼检测技术也受到了广泛的关注。
这种技术可以通过分析人体的骨骼结构，实现对人体姿势的准确识别和跟踪，为计算机视觉、虚拟现实、机器人、体育运动等领域提供了强有力的支持和应用。
一、人体骨骼检测技术的研究进展人体骨骼检测技术的研究始于20世纪90年代，最早依靠的是传统的机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等。
然而这些算法在特征提取、分类器设计等方面存在一定的局限性，因此难以满足人体骨骼检测的实时性和准确性要求。
随着深度学习技术的兴起，研究者们开始将其应用到人体骨骼检测中。
2014年，微软推出了Kinect体感传感器，该传感器能够实时获取人体姿势信息，为人体骨骼检测技术的研究和应用提供了良好的硬件环境。
此后，深度学习在人体骨骼检测中的应用也日益广泛。
二、基于深度学习的人体骨骼检测技术的原理基于深度学习的人体骨骼检测技术一般通过以下几个步骤实现：1. 数据采集：采集人体姿势数据，获取包括关节点、连线等在内的人体骨骼结构信息。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，如图像归一化、噪声去除、特征提取等。
3. 模型训练：使用深度学习算法设计人体骨骼识别模型，通过数据训练获得模型参数。
4. 模型测试：使用测试数据评估模型性能，如准确率、精度、召回率等。
5. 应用部署：将训练好的模型应用到实际的人体骨骼检测场景中。
目前，常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）等。
在人体骨骼检测中，CNN是最普遍的使用方法之一。
CNN通过多层卷积和池化操作，能够提取图像特征，较好地解决了传统算法难以提取细节的问题，从而提高了人体骨骼检测的准确率和实时性。
三、基于深度学习的人体骨骼检测技术的应用领域基于深度学习的人体骨骼检测技术可以被广泛应用在计算机视觉、虚拟现实、机器人、体育运动等领域。
下面简要介绍几个具体的应用场景：1. 计算机视觉：人体骨骼检测技术可以被用于人脸识别、动作识别、行为识别等领域。
法医学中的骨骼识别和年龄鉴定研究
法医学中的骨骼识别和年龄鉴定研究法医学是一门应用科学，为司法调查和刑事司法提供科学依据，其中骨骼识别和年龄鉴定是法医学中重要的研究领域。
本文将介绍骨骼识别和年龄鉴定的相关概念、方法和应用。
一、骨骼识别骨骼识别是通过对人体骨骼进行分析和比对，来辨认身份的一项技术。
在遗骸识别、人类遗骸与动物遗骸的鉴别以及刑侦中的身份确认等方面，骨骼识别具有不可替代的重要性。
（一）骨骼识别的原理骨骼识别的原理基于人体骨骼结构的特点以及医学、解剖学的知识。
人体骨骼由几十块骨头组成，每块骨头在形状和大小上都有独特的特征。
通过比对被发现的骨骼与已知数据、记录的骨骼进行对比，可以通过骨骼特征的相似性或差异性来进行身份的确认。
（二）骨骼识别的方法骨骼识别通常使用X射线摄影、CT扫描、核磁共振成像等医学影像技术来获取骨骼的信息。
然后，通过计算机辅助技术对骨骼进行重建和分析，包括骨骼的长度、宽度、角度、工艺特点等。
另外，还可以利用骨骼中的DNA或其他独特标记物进行比对确认。
（三）骨骼识别的应用骨骼识别主要应用于犯罪侦查和法医鉴定中。
通过骨骼识别技术，可以帮助辨认身份、确定死因、重建犯罪现场等。
骨骼识别的成果对于破案和司法判决具有重要意义，能够为司法正义的实现贡献力量。
二、年龄鉴定年龄鉴定是指通过对人体骨骼、牙齿或其他生理特征进行测量和分析，来确定个体的年龄范围或成长发育情况的一项技术。
年龄鉴定在法医学领域中也具有重要的研究价值和实践应用。
（一）年龄鉴定的原理年龄鉴定的原理基于人体在不同年龄阶段生长和发育的特点。
例如，儿童的骨骼和牙齿在生长发育过程中会出现独特的改变，通过对这些特征进行测量和比对，可以推测出个体的年龄范围。
（二）年龄鉴定的方法年龄鉴定可以通过医学影像技术，如X射线摄影、CT扫描等来获取骨骼和牙齿的信息。
同时，还可以结合人体的生理和生化特征，如性腺发育、骨骼的骨龄特征等来进行鉴定。
近年来，基于机器学习和人工智能的方法也得到了广泛应用。
基于计算机视觉的人体骨骼运动分析系统设计
基于计算机视觉的人体骨骼运动分析系统设计一、引言近年来，随着计算机技术的快速发展，计算机视觉技术也愈发成熟，成为了一个重要的领域。
人体骨骼运动分析是一个广泛应用于运动训练、康复和生理学研究等领域的重要技术，也是计算机视觉技术的一个重要应用方向。
本文旨在介绍基于计算机视觉的人体骨骼运动分析系统的设计方法和实现过程。
二、相关技术1.计算机视觉计算机视觉是指利用计算机和相应的算法，对数字图像或者视频进行处理和分析的一种技术方法。
计算机视觉技术主要包括图像处理、模式识别、计算机图形学以及计算几何学等多个领域，它们共同构成了计算机视觉技术的基础。
2.人体骨骼运动分析人体骨骼运动分析是指对人体运动进行分析和计算，得到运动轨迹、角度和速度等信息。
人体骨骼运动分析可以应用于多个领域，例如：运动训练、康复和生理学研究。
三、系统设计本文设计的基于计算视觉的人体骨骼运动分析系统主要包括以下几个部分：1.数据采集数据采集是整个系统中的核心部分。
我们需要使用高速相机对人体进行拍摄，获取人体运动的图像数据。
在数据采集过程中，我们需要采用合适的光线和背景来确保图像质量。
2.人体识别在数据采集完毕后，我们需要进行人体识别。
人体识别是指对图像中的人体进行检测和分割，得到每个关节点的坐标，以便后续的骨骼连接。
3.骨骼连接在人体识别完毕之后，我们需要对不同关节点进行骨骼连接。
骨骼连接是指将人体各个关节点连接起来，形成骨架，以便后续对人体运动的分析和计算。
4.运动分析在骨骼连接之后，我们需要对人体进行运动分析。
运动分析包括计算人体骨骼运动的轨迹、角度和速度等信息。
在运动分析的过程中，我们需要采用合适的算法进行计算，并对结果进行可视化。
5.系统实现我们需要将上述流程组合实现，形成一个完整的基于计算机视觉的人体骨骼运动分析系统。
系统实现的过程中，需要注意数据的存储和管理、算法的优化和性能的提升等问题。
四、应用案例基于计算机视觉的人体骨骼运动分析系统在运动训练、康复和生理学研究方面具有很好的应用潜力。
基于骨骼数据的人体行为识别
基于骨骼数据的人体行为识别摘要人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。
对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。
总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。
该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。
关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。
姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。
到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。
尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。
随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。
该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。
具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。
人体骨骼关键点检测综述
人体骨骼关键点检测综述导言人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。
因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。
近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测效果不断提升，已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。
本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度学习的人体骨骼关键点检测算法的两个方向，即自上而下（Top-Down）的检测方法和自下而上（Bottom-Up）的检测方法。
相关介绍什么是人体骨骼关键点检测人体骨骼关键点检测即Pose Estimation，主要检测人体的一些关键点，如关节，五官等，通过关键点描述人体骨骼信息；应用与挑战人体骨骼关键点检测是计算机视觉的基础性算法之一，在计算机视觉的其他相关领域的研究中都起到了基础性的作用，如行为识别、人物跟踪、步态识别等相关领域。
具体应用主要集中在智能视频监控，病人监护系统，人机交互，虚拟现实，人体动画，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等等。
由于人体具有相当的柔性，会出现各种姿态和形状，人体任何一个部位的微小变化都会产生一种新的姿态，同时其关键点的可见性受穿着、姿态、视角等影响非常大，而且还面临着遮挡、光照、雾等环境的影响，除此之外，2D人体关键点和3D人体关键点在视觉上会有明显的差异，身体不同部位都会有视觉上缩短的效果（foreshortening），使得人体骨骼关键点检测成为计算机视觉领域中一个极具挑战性的课题。
相关数据集LSP（Leeds Sports Pose Dataset）：单人人体关键点检测数据集，关键点个数为14，样本数2K，在目前的研究中基本上被弃用；FLIC（Frames Labeled In Cinema）：单人人体关键点检测数据集，关键点个数为9，样本数2W，在目前的研究中基本上被弃用；MPII（MPII Human Pose Dataset）：单人/多人人体关键点检测数据集，关键点个数为16，样本数25K；MSCOCO：多人人体关键点检测数据集，关键点个数为17，样本数多于30W，目前的相关研究基本上还需要在该数据集上进行验证；AI Challenger：多人人体关键点检测数据集，关键点个数为14，样本数约38W，竞赛数据集；PoseTrack：最新的关于人体骨骼关键点的数据集，多人人体关键点跟踪数据集，包含单帧关键点检测、多帧关键点检测、多人关键点跟踪三个人物，多于500个视频序列，帧数超过20K，关键点个数为15。
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基于骨骼数据的人体行为识别摘要人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。
对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。
总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。
该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。
关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。
姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。
到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。
尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。
随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。
该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。
具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。
到目前为止，较有影响力的基于该类图像的人体姿态识别算法，应该是 Shotton 等人利用一种深度传感器 Kinect 来实时捕捉人体运动的算法，该算法虽然能够满足人们对识别系统实时性的要求，但其对硬件要求特别高，并且不适合低分辨率图像中的人体关节点提取，容易导致人体骨架扭曲。
下文将具体陈述人体运动分析的主要用途和前人在不同时期对这些难题的处理办法。
主题基于计算机视觉的人体运动分析不仅在智能监控、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。
Gavrila 总结了它的一些主要应用领域[2,3,4]，下面据此对其典型应用做出进一步的介绍。
智能监控(Smart Surveillance)所谓“智能监控”是指监控系统能够监视一定场景中人的活动，并对其行为行分析和识别，跟踪其中的可疑行为(例如在一些重要地点经常徘徊或者人流密集的场合下突发的人群拥挤等状况)从而采取相应的报警措施。
智能监控系统应用最多的场合来自于那些对安全要求较为敏感的场合，常见于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区、军事基地等，以实现对这些场所的智能监控。
高级人机交互(Advanced Human-Computer Interaction)人体的行为分析常被用来提供控制和指令。
通常来说，人们之间的信息交流主要靠语言，并结合适当的手势和面部表情等，因此视觉信息可以作为语音和自然语言理解的有效补充来完成更加智能的人机交互。
更进一步的人机交互是进行人的识别和行为理解，结合面部表情、身体姿势和手势等[5-8]的分析来与人进行相应的交流。
运动分析(Motion Analysis)基于计算机视觉的人体运动分析可以大量地应用在用于各种体育项目中，通过提取运动员的各项技术参数(如肢体的关节位置、摆动的速度和角速度等等)，对这些参数信息进行分析，可以为运动员的训练提供较为全面的指导和建议，有助于提高运动员的水平，这对于体育运动的发展是极为有用的。
同时，它也被广泛地应用在医疗诊断方面：目前的医学步态分析[9-11]就是通过为人体正常步态建模，开发生物反馈系统用来分析病人的步态，从而可以将其应用于临床矫形术等领域，用来诊断病人的腿部受伤情况或者畸形程度，而做出恰当的治疗；虚拟现实(Virtual Reality)基于计算机视觉的人体运动分析在虚拟现实方面也应用的相当广泛：目前电脑游戏的开发相当成熟，游戏中各种人物的形体、运动及它们之间行为交互设计的逼真性得益于对物理空间中人的运动分析，它包括人体模型的建立和运动姿势的恢复等一系列相关理论及技术的成熟应用；基于互联网交互式空间的虚拟网络聊天室的开发才刚刚起步，它通过文本交流同时可以使用二维图标来导航用户。
此外，人体运动识别在视频会议、人物动画、虚拟工作室等其他虚拟现实场合也有着相当广泛的应用。
在基于内容的视频检索方面，人体运动识别也有着重要的应用价值：由于人往往是视频记录的主要对象，在基于内容的视频检索中，如何检索在大段视频中的特定的人体运动，也需要这方面技术的发展。
总之，对人体运动识别的研究及到计算机视觉、模式识别、视频图像处理等方面的理论和实际应用问题。
对人体的跟踪与运动分析将会促进这些领域在理论上产生新的方法，并且在诸多应用领域将会产生潜在的影响和价值。
综上所述，姿态识别具有重要的理论价值与广泛的应用前景，因此，它受到国内外许多学校重点实验室、研究所的关注[13、14]，除此之外，国际上一些著名会议和权威期刊也将其作为研究的主题之一，例如 ICCV（International Conferenceon Computer Vision）、CVPR （Computer Vision and Pattern Recognition）等国际会议，PAMI（IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence）、CVIU（Computer Vision and Image Understanding）等国际期刊。
为了进行人体运动识别，需要解决运动数据的、特征表示与提取(人体运动建模)、人体运动序列分割、动作分类等问题,主要的流程如图1所示图1基于运动捕获数据的人体运动识别框架特征提取与表示到目前为止,已经有很多方法被设计用来表示人体运动或人体运动特征,按照特征的表示范围大致可以分为三大类:基于底层运动捕获信息的时空特征,基于变换域的表示,以及描述性特征。
时空特征时空特征主要为基于运动捕获系统捕获数据的直接或间接表示,例如直接釆用关节点的三维坐标,关节角度相对变化值等运动捕获信息,以及在这些底层信息之上的简单处理后的信息比如关节点的速度,角速度,朝向信息,骨豁夹角等。
关于几何特征的设计与描述主要有文献[15][16]的工作。
在他们的基础上,文献[17][18]加入时间信息,提出了基于三维时空特征的运动描述。
基于变换域的表示首先将运动捕获的底层信息进行数学变换,然后在变换域中进行运动的特征分析与描述。
在信号处理过程中,在变换域中能更好地体现在时域中不能体现的信号特性。
样条函数基、多项式函数基、傅立叶基、小波基等均可以用于运动描述子[19]。
文献[20]首先基于傅立叶基描述人体行走步态,然后分析人体行走步态提取人体行走运动的关键帧,进而用于运动匹配与识别。
文献[21]提出了一种基于加权主成分分析(WPCA, Weighted Primary Component Analysis)的方法用于实现运动捕捉数据的检索,通过计算姿态与姿态之间的距离作为相似度实现稳定高效的检索,并且分别使用合成数据和运动捕捉数据验证了该方法。
除了PCA方法之后,研究人员提出了许多子空间的方法,如ICA(Independent Component Analysis), FLA(Fisher Linear Analysis)等,这些方法都属于线性子空间降维方法。
描述性特征基于时空特征、数学变换域特征等描述方法通常通过底层数值特征进行计算,动作序列中丰富的语义信息并没有得到充分的利用。
因此,研究者提出利用运动描述语言(motion description language) [22], 李等[23]提出的字库模型标记每一个运动姿态等来描述用户设计的运动特征。
序列分割人体运动序列分割是指将连续的视频序列V分割n个独立的行为段,每个行为段中有且仅有一种有意义的行为式。
行为段之间的分割边界及行为段的数目n是该问题需要求解的变量。
现有的人体运动序列分割算法可分为有监督方法和无监督方法两类。
有监督方法采用手动方法分割视频序列,分割过程非常烦琐、耗时,且由于手动分割受到人的主观影响,分割结果往往不够准确。
无监督方法则能自动或半自动地分割行为序列,包括按照等长、有重叠的时间窗口进行分割。
前者比较简单,但准确率较低,其分割结果可能是一个不完整的行为模式或是多个行为模式的组合,这些误分割会导致后续的行为误识别。
为提高分割准确率,吴晓婕等人提出了由粗到细的分割思想图,在采用等长、有重叠的时间窗口进行粗分割的基础上,再结合segmental-DTW (dynamic time warping)和图聚类方法进行细分割,此方法运算量较大，且精度较低。
为了进一步提高分割准确率，周峰等人[24]结合核函数化的k均值聚类与DTAK( Dynamic Time Alignment Kernel)[25]对运动序列进行分割，这种方法不仅有较高的分割精度，而且还能分割出每个运动包含的周期子运动。
动作识别方法运动识别可以简单看成时变数据的分类问题,即将测试序列与预先标定的代表典型运动的参考序列进行匹配,且能够处理在相似的运动模式类别中空间和时间尺度上轻微的特征变化。
运动检索方法也可用于进行运动识别。
一般的思路是在已有的数据集中査找一个与未知类型的运动序列相似的运动序列,然后根据数据集中已知运动序列的类别标签来判断未知运动序列的类别标签。
但是直接基于数值计算相似度的方式难以对逻辑上相似的动作进行识别,比如,两次跳跃运动的高度、跨度可能会差别较大,如果直接从运动捕获的数值上进行计算则难以匹配,因此可以根据两个动作的逻辑上是否相似来进行匹配和判断分类。
基于概率统计的方法基于运动分类建立概率模型,对待识别的动作序列进行概率估计,然后基于概率值进行分类和识别。
在基于运动分类建立的概率模型中,将运动的一个姿势或者几个姿势定义为状态,状态与状态之间采用概率表示状态转移的可能性,这样,整个动作序列可以建模为一个状态转移的时间序列过程描述。