人运动的视觉分析综述
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
关于眼动及其记录方法的综述
关于眼动及其记录法的综述信息加工在很大程度上依赖于视觉, 约有 80%～90%的外界信息是通过人的眼睛获得的。
由于人的视线具有直接性、自然性和双向性等其它信息所无法具备的特点, 人们对视线的研究有着浓厚的兴趣。
早在19世纪，就有人通过考察人的眼球运动来研究人的心理活动。
1879年，巴黎大学的Emile Javal教授发现，人们阅读印刷品时视线并非只作平滑扫视，而存在一系列短暂的停顿和跳动(Delabarre 1898），随后阅读过程中眼动行为研究兴起(Bouma & deVoogd 1974; O'Regan 1980)而各个领域的眼动研究在80年代兴起。
眼动的早期研究可以追溯到古希腊, 但是真正使用仪器设备对眼动进行观察和实验是从中世纪才开始的。
直到 1901 年 Dodge 和 Cline 才开发出第一台精确的、非强迫式的眼追踪设备。
目前, 视线跟踪技术逐步成熟, 应用越来越广泛。
主要应用于图片/广告研究( 网页评估、设计评估等) 、动态分析( 航空航天相关领域、体育运动、汽车、飞机驾驶、打字动作分析等) 、产品测试( 广告测试、网页测试、产品可用性测试等) 、场景研究( 商场购物、店铺装潢、家居环境等) 和人机交互等各种领域, 另外在理解人的意图的智能计算机、具有交互功能的家用电器、虚拟现实和游戏等领域也有很好的应用前景。
1 眼动的模式和主要参数指标眼动行为可用于揭示用户在屏幕上感兴趣或注意的空间位置及注意的转移过程。
眼动实验原理是通过记录和分析被试在完成某项作业时眼睛活动的情况来探讨人脑内部思维过程。
1.1眼动模式眼动主要有三种模式: 注视(fixations) , 跳动(saccades) 和平滑追随运动(smooth pursuit)。
(1)注视。
表现为在被观察目标上的停留, 这些停留一般至少持续 100ms～200ms 以上。
在注视时, 眼并不绝对静止, 眼球为了看清物体总是不停地做轻微的抖动(jitter) , 其幅度一般小于 1 度。
《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。
基于视频的人体运动捕捉综述
摘
要 系 统 地 总 结 和 介 绍 了基 于 视频 的人 体 运 动 捕 捉 研 究 的 技 术 方 法 和 最 新 进 展 ． 基 于 视 频 的 人 体 运 动 捕 捉 将
方 法 分 为 自顶 向下 的 方 法 和 自底 向上 的方 法 ２大 类 ， 阐述 了 每 一 类 中各 种 方 法 的原 理 、 术 特 点 和 研 究 现状 ， 后 分 技 最 析 了该 领 域 的难 点 问题 和 发展 趋 势 ． 关 键 词 计 算 机 视 觉 ； 体 运 动 捕 捉 ； 体运 动跟 踪 ； 态 估 计 人 人 姿
中 图 法 分类 号 ＴＰ ９ ３１
Ａ ｕ ｖ ｙ ｏ ｄ ｏ Ｂａ ｅ ｕ ａ ｏ ｉ ｎ Ｃａ ｕｒ Ｓ ｒ ｅ ｆＶｉ ｅ ｓ ｄ Ｈ ｍ ｎ Ｍ ｔｏ ｐｔ ｅ
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学康 复 中的人 体运 动 分析 ， 拟 现 实 中 的 交互 式 游 虚
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人体 姿态 参数 （ 节 点 位 置 或 关 节角 度 ） 关 的过 程 ， 这
Ｋｅ ｒ ｓ ｃ ｍｐ ｔ ｒｖ ｓ ｎ；ｈ ｍ ａ ｔ ｎ ｃ ｐ ｕ ｅ ｕ ｎ ｂ ｄ ｒ ｃ ｉ ｇ；ｐ ｓ ｓ ｉ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ｏ ｕ ｅ ｉｉ ｏ ｕ ｎ ｍｏ ｉ ａ ｔ ｒ于视频 的人 的运 动 分析 和理 解是 近年 来计 算 机视觉 领域 广受 关 注 的 一个 研 究 热 点 ， 涉 及 的关 其
基于视觉的人行为理解综述
行人轨迹预测 综述
行人轨迹预测综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：行人轨迹预测是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是根据行人的历史轨迹数据预测其未来的移动路径。
行人轨迹预测技术在实际场景中有着广泛的应用，比如智能交通系统、人机交互、自动驾驶等领域。
本文将综述当前行人轨迹预测的研究现状，以及存在的挑战和未来发展方向。
一、行人轨迹预测的意义与挑战行人轨迹预测对于实现智能交通系统、提高人机交互体验、促进自动驾驶技术的发展具有重要意义。
通过对行人的轨迹进行准确预测，可以有效地提高交通系统的效率和安全性，避免交通事故的发生。
行人轨迹预测还可以帮助机器人等智能设备更好地理解人类行为，提升其与人类的交互效果。
行人轨迹预测面临着许多挑战。
行人的移动行为受到多种因素的影响，如环境、社会文化等，预测其轨迹具有一定的复杂性。
行人轨迹数据通常存在不确定性和噪声，如何准确地处理这些数据成为了挑战。
行人轨迹预测需要考虑多个相互作用的行人之间的关系，这增加了预测的难度。
当前，行人轨迹预测的方法主要分为基于规则的方法和基于数据驱动的方法两种。
基于规则的方法通常依靠人类对移动行为的理解和经验知识进行轨迹预测，但其准确性受到限制。
而基于数据驱动的方法则通过机器学习和深度学习等技术从历史轨迹数据中学习行人的移动模式，预测其未来的轨迹。
在基于数据驱动的方法中，常用的技术包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些技术可以有效地捕捉行人之间的时空关系，提高轨迹预测的准确性。
一些研究者还提出了结合强化学习、注意力机制等技术的方法，进一步提升了行人轨迹预测的性能。
未来，随着深度学习等技术的不断发展和应用，行人轨迹预测的性能将进一步提升。
可以预见的是，行人轨迹预测技术将与智能交通系统、自动驾驶、智能家居等技术相结合，共同推动智能化社会的建设。
值得期待的是，行人轨迹预测技术将在未来的生活中发挥越来越重要的作用，为人类提供更加便捷、安全和智能的生活方式。
《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。
《2024年视觉跟踪技术综述》范文
《视觉跟踪技术综述》篇一一、引言视觉跟踪技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它通过分析图像序列，实现目标在空间中的定位、追踪与识别。
近年来，随着人工智能、机器视觉和深度学习等技术的飞速发展，视觉跟踪技术在安防监控、无人驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
本文将对视觉跟踪技术的原理、发展历程、关键技术以及未来趋势进行综述。
二、视觉跟踪技术的原理及发展历程视觉跟踪技术的原理主要基于图像处理和模式识别技术。
其基本思想是在连续的图像帧中，通过对目标物体的特征进行提取和匹配，实现目标的定位和跟踪。
早期视觉跟踪技术主要依靠图像处理算法和传统机器学习算法，随着深度学习等先进技术的出现，视觉跟踪技术取得了显著进步。
视觉跟踪技术的发展历程大致可以分为三个阶段：传统视觉跟踪技术、基于机器学习的视觉跟踪技术和基于深度学习的视觉跟踪技术。
传统视觉跟踪技术主要依靠图像处理算法和特征提取方法，如基于特征点匹配、模板匹配等。
随着机器学习和深度学习技术的发展，基于这些技术的视觉跟踪方法逐渐成为主流。
三、关键技术1. 特征提取与匹配：特征提取是视觉跟踪的基础，包括颜色、形状、纹理等特征的提取。
特征匹配则是通过计算目标与候选区域的相似度，实现目标的定位。
2. 目标模型与背景建模：目标模型用于描述目标物体的外观特征，背景模型则用于描述背景环境的变化。
通过对这两者的建模，可以提高跟踪的准确性和鲁棒性。
3. 机器学习与深度学习：随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习在视觉跟踪中得到了广泛应用。
这些技术可以通过学习大量数据，提高算法的泛化能力和性能。
4. 运动模型与轨迹预测：通过分析目标的运动轨迹和速度等信息，可以建立目标的运动模型和轨迹预测模型，进一步实现目标的精确跟踪。
四、主要应用领域视觉跟踪技术在多个领域有着广泛的应用：1. 安防监控：视觉跟踪技术可用于实现目标的实时监控和追踪，提高安全性和监控效率。
2. 无人驾驶：在无人驾驶领域，视觉跟踪技术可用于实现车辆的自主导航和避障等功能。
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。
眼动心理学的理论、技术及应用研究
眼动心理学的理论、技术及应用研究一、本文概述眼动心理学作为研究人类视觉信息加工过程的重要分支，其理论、技术及应用研究在当前心理学、认知科学乃至等领域都受到了广泛的关注。
本文旨在全面综述眼动心理学的理论发展，深入探讨眼动追踪技术的最新进展，并分析眼动数据在各个领域中的实际应用。
通过梳理眼动心理学的理论体系，本文希望能够为研究者提供清晰的理论框架和技术指导，同时也为眼动心理学的未来发展提供有益的参考。
在理论方面，本文将详细介绍眼动心理学的基本概念和原理，包括眼动的基本类型、眼动控制机制、眼动与认知过程的关系等。
同时，我们还将对眼动心理学的经典理论进行梳理和评价，如扫视理论、注视点选择理论等，以期深入理解眼动行为的心理机制。
在技术方面，本文将重点关注眼动追踪技术的最新进展。
随着科技的发展，眼动追踪技术已经从最初的简单设备发展到现在的高精度、高稳定性的系统。
本文将详细介绍各种眼动追踪技术的原理、特点和应用范围，包括基于视频的眼动追踪、基于光学的眼动追踪、基于瞳孔角膜反射的眼动追踪等。
在应用方面，本文将探讨眼动数据在各个领域的实际应用。
眼动数据作为一种客观、精确的指标，已经被广泛应用于认知心理学、神经心理学、人机交互、广告设计等多个领域。
本文将通过案例分析的方式，展示眼动数据在这些领域中的应用方法和研究成果。
本文旨在全面系统地介绍眼动心理学的理论、技术及应用研究，为相关领域的研究者提供有益的参考和启示。
我们也希望通过本文的探讨，能够推动眼动心理学研究的深入发展，为人类的认知科学研究和实践应用贡献更多的力量。
二、眼动心理学的理论基础眼动心理学，作为心理学的一个重要分支，主要关注个体在进行视觉信息处理时眼睛运动的特点和规律。
其理论基础源自多个学科领域，包括认知心理学、神经科学、计算机视觉等。
眼动心理学的研究对象包括眼球运动的生理机制、眼动与认知过程的关系，以及眼动在视觉搜索、阅读、记忆等心理活动中的应用。
在认知心理学领域，眼动心理学与注意、知觉、记忆等核心概念紧密相连。
视觉心理学文献综述
视觉心理学国内外研究综述前言心理学家卡夫卡于1925年曾为心理学下过一个定义：心理学是探讨生物和外界环境接触时产生相应“行为”的科学。
而“行为”则包含两种意义：一是具象可观的反应，如说话、动作或可以量测之生理变化；二是抽象不可观的反应，如人内在的动机、情绪、思考、知觉等等。
现代心理学的研究可说是内外兼具，涵盖了人类所有可观、不可观的心理活动历程与表现，因此它是研究个体行为与心智历程，经过缜密观察与测量而建立的科学。
由卡夫卡的定义我们可以这样来理解视觉心理学，他是探讨生物和外界环境接触时由视觉及相关行为产生的相应“知觉”反应的科学。
视觉心理学是一个细化的分类，它是指外界影像通过视觉器官引起的心理机理反应，是一个有外在向内在的过程。
这一过程比较复杂，二者在相互联接并发生转化时建立起了千丝万缕的联系。
视觉心理学的特性主要包括:固有优越性、聚焦区域、尺寸大小、距离远近、运动模糊、运动视差和磁滞现象等七个方面。
本文主要从固有优越性、聚焦区域、运动视差磁滞现象这四个方面来综述国内外基于视觉心理学的交通安全研究。
1.固有优越性固有优越性是指某些类型的物体具有“天生的”相对重要性。
视觉最先选取的东西往往是环境中最为突出的东西，由于有机体的需要是由眼睛调节的，对于一种运动的，即使是很微弱的，离注意中心点很远的，都会使生物以闪电般的速度对其做出反应。
当某种东西出现或消失，或从一个地方到达另外一个地方，或形状、大小、色彩、亮度、材质等发生变化时，人们都会依据这个原理选择进入视线的物体：朱红丽在《视觉心理学在室内设计中的应用浅谈》中提出感兴趣的东西往往更容易进入视野；运动的物体比静止物体更容易让人发现；明亮的色彩比昏暗的色彩更容易进入人的视线；陌生新奇的事物比熟悉的事物更容易吸引人的眼球；具有光亮材质的物体比粗糙的物体更容易进入人的视线；有节奏和韵律感的远比杂乱无章的感觉更让人舒适。
栗海翔在《驾驶人视觉特性与道路交通安全的关系探讨》中提出驾驶人的颜色视觉特性是一种相对复杂的现象。
人体运动姿态识别算法综述
人体运动姿态识别算法综述人体运动姿态识别是近年来计算机视觉领域的研究热点之一。
它的应用非常广泛，涵盖动作捕捉、运动分析、人机交互等许多领域。
随着深度学习技术的发展，许多基于深度学习的人体运动姿态识别算法也应运而生，这些算法在性能上已经可以达到甚至超过传统的基于手工特征的算法。
本文将综述一下常见的人体运动姿态识别算法。
1、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于统计学习的分类方法，它的思想是利用贝叶斯定理来预测样本的类别。
在人体运动姿态识别中，朴素贝叶斯分类器可以用来区分不同的姿态，例如抬手、握拳等。
该方法的好处是算法简单、执行速度快，但是它的准确率相对其他算法比较低。
此外，朴素贝叶斯分类器对于连续型变量的应用不太适合，因为它假设样本的属性之间是相互独立的。
2、支持向量机支持向量机是一种广泛应用于模式识别和分类的机器学习方法。
它的基本思想是将样本映射到高维空间中，然后找到一个超平面来分隔不同类别的样本。
在人体运动姿态识别中，支持向量机可以用来实现多类别分类，例如区分站立、跑步、跳跃等不同的运动状态。
支持向量机的优势在于可以处理高维数据、泛化能力强、适用于非线性分类等方面。
3、隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型是一种基于统计的序列分类模型。
它的核心思想是，通过转移矩阵和发射矩阵来描述样本之间的关联关系。
在人体运动姿态识别中，隐马尔可夫模型可以用来识别动作序列，例如区分连续起跳和单次起跳等。
该方法的优点在于能够处理序列数据，并且可以适应不同的时间长度。
4、深度学习算法深度学习算法是当前人体运动姿态识别领域研究的热点之一。
它的基本思想是通过多层神经网络来学习抽象的特征表示。
在人体运动姿态识别中，深度学习算法可以用来实现端到端的姿态估计，例如使用卷积神经网络来预测人体骨架的姿态。
深度学习算法的优点在于它能够自动地学习特征表示，克服了传统手工特征需要耗费大量时间的问题。
总之，人体运动姿态识别是一个非常重要的领域，有许多不同的算法可以用来实现它。
步态识别的综述
步态识别的综述步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。
它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。
步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。
本文将对步态识别的原理、方法和应用进行综述。
我们来了解一下步态识别的原理。
步态是人体行走时身体的运动模式，包括步幅、步频、步态周期等特征。
步态识别利用人体的这些运动特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。
步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，包括人体的加速度、角速度和关节角度等参数。
在步态识别的方法方面，目前主要有两种常用的方法：基于传感器的方法和基于图像的方法。
基于传感器的方法是通过在身体的关键部位（如腰部、腿部）安装加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体的运动数据。
然后，通过对这些数据进行处理和分析，提取出特征并进行模式匹配，来实现步态识别。
基于图像的方法则是通过采集人体行走时的图像或视频，利用计算机视觉技术来提取人体的轮廓和运动信息，然后进行步态识别。
步态识别在安全领域有着广泛的应用。
例如，它可以用于身份验证和出入控制，通过分析个体的步态信息，来判断其是否为合法用户。
步态识别还可以用于犯罪侦察和监测，通过比对不同场景中的步态数据，来识别和追踪嫌疑人。
此外，步态识别还可以应用于医疗领域。
例如，它可以用于老年人跌倒检测和预防，通过监测老年人的步态特征，来判断其是否存在跌倒风险，并及时采取措施。
步态识别还可以用于疾病诊断和康复监测，通过分析患者的步态特征，来评估其疾病的严重程度和康复效果。
除了安全和医疗领域，步态识别还在智能交通领域有着广泛的应用。
例如，它可以用于行人检测和行人跟踪，通过分析行人的步态特征，来识别和跟踪行人的运动轨迹。
步态识别还可以用于交通监管和交通流量统计，通过分析行人的步态特征，来判断交通违规行为和统计人流量。
步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。
移动机器人视觉SLAM研究综述
移动机器人视觉SLAM研究综述一、本文概述随着移动机器人技术的不断发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）已成为该领域的研究热点。
本文旨在对移动机器人视觉SLAM的研究进行综述，全面梳理相关理论、方法和技术，总结现有研究成果，探讨未来发展趋势。
本文首先介绍了视觉SLAM的基本概念、原理和发展历程，阐述了视觉SLAM在移动机器人领域的重要性和应用价值。
随后，重点分析了视觉SLAM的关键技术，包括特征提取与匹配、相机姿态估计、地图构建与优化等方面，并对各类方法进行了详细的比较和评价。
在综述过程中，本文注重理论与实践相结合，既介绍了视觉SLAM 的理论基础，又通过案例分析展示了视觉SLAM在实际应用中的效果。
本文还探讨了视觉SLAM面临的挑战与问题，如环境适应性、计算复杂度、鲁棒性等，并提出了相应的解决思路和发展方向。
通过本文的综述，读者可以全面了解移动机器人视觉SLAM的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、视觉SLAM技术原理视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用视觉传感器（如相机）进行环境感知和定位的技术。
其核心原理是通过相机捕捉到的图像序列，进行特征提取、匹配和追踪，从而估计机器人的位姿（位置和姿态）以及构建周围环境的地图。
视觉SLAM技术可以分为特征点法和直接法两大类。
特征点法基于图像中的特征点进行匹配和追踪，通过最小化重投影误差来优化机器人的位姿和地图点。
这种方法对光照和视角变化具有一定的鲁棒性，但可能会受到特征点稀少或纹理不足的影响。
直接法则是利用像素灰度信息，通过最小化光度误差来优化机器人的位姿和地图。
这种方法可以处理特征点稀少或无纹理的场景，但对光照和噪声较为敏感。
视觉SLAM技术通常包括前端和后端两部分。
前端主要负责图像处理和特征提取，以及机器人位姿和地图点的初步估计。
《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。
机器人视觉识别技术综述
机器人视觉识别技术综述近年来，随着人工智能技术的快速发展, 机器人技术也得到了广泛应用。
机器人视觉识别技术就是其中的一项重要技术，它能够帮助机器人获取环境信息，识别物体形状、位置、颜色和纹理等特征，从而实现机器人的自主行动和控制。
本文将对机器人视觉识别技术的相关知识进行综述。
一、机器人视觉识别技术的基本原理机器人视觉识别技术是基于计算机视觉和机器学习的理论与技术，主要涉及以下几个方面：1.图像采集：机器人通过自带或外置的相机采集图像信息，可以根据不同的需求和场景，选择不同类型、不同规格的相机。
2.图像预处理：由于机器人采集的图像存在噪声、畸变等问题，需要对图像进行预处理，如图像滤波、增强、校正等，以便更好地进行后续的处理和分析。
3.特征提取：机器人需要从图像中提取出一些能够描述图像内容的特征，比如颜色、形状、纹理、区域等信息，通常采用一些算法和技术实现。
4.目标检测：在图像中找出机器人感兴趣的、需要识别的目标物体，通常采用目标检测算法和技术实现，如Haar、HOG等。
5.目标识别：根据目标物体的特征和属性，将其与预先建立的模型或数据库进行匹配，以识别目标物体，通常采用图像分类、神经网络等技术实现。
以上是机器人视觉识别技术的基本流程和原理，下面将通过实际案例来说明具体应用。
二、机器人视觉识别技术的应用机器人视觉识别技术应用范围广泛，以下是一些典型应用案例。
1.智能家居：在智能家居中，机器人可以通过视觉识别技术自动识别并控制家电、灯光等设备，也可以检测房间内的物品并进行分类整理。
2.工业自动化：在工业生产中，机器人可以通过视觉识别技术，自动辨别物体的形状、尺寸和位置，实现自动化加工和流水线作业。
3.自动驾驶：在自动驾驶技术中，机器人通过视觉识别技术，识别路面标志、交通信号和障碍物，以实现智能驾驶，保障行车安全。
4.医疗保健：在医疗保健领域，机器人可以通过视觉识别技术，识别并跟踪患者的位置、姿势和动作，帮助医生进行诊疗和康复治疗。
运动心理学运动情境中运动员的视觉搜索行为
●成果报告Original Article运动情境中运动员的视觉搜索行为孙延林1，2，白学军1收稿日期：2009-02-25；修回日期：2009-03-10；录用日期：2009-03-15基金项目：国家社会科学基金重点项目（项目编号：ABA060004）；天津市科技发展计划项目（项目编号：05YFGDGX10200）；天津师范大学服务滨海新区专题研究资助项目作者简介：孙延林（1965-），男，天津市人，天津体育学院教授。
作者单位：1.天津师范大学心理与行为研究院，天津300074；2.天津体育学院体育与健康教育系，天津300381。
摘要：运动员在运动情境中的视觉搜索反映了运动员的信息加工模式。
很多研究结果表明，不同水平运动员在运动情境中的视觉搜索行为是不同的，眼动仪记录的眼动模式成为运动员视觉搜索行为研究中的客观指标。
综述了运动情境中有关运动员眼动特点的研究，并对已有研究进行分析，指出眼动方法在研究运动员视觉信息加工中应注意的问题。
关键词：运动情景；运动员；视觉搜索行为；眼动中图分类号：G 804.87文献标识码：A文章编号：1005-0000（2009）02-0111-05Abstract:The visual search behavior of athletes in sport situation reflects the informational processing ability.Eye movement procedure becomes one of major research method in visual search model of athletes.In this paper,the authors reviewed some research results of eye movement of athletes in sport context and analyzed the different results in the field of eye movement researches in sport.Finally,some problems in eye movement research were dis －cussed.Key words:sport context;athletes;visual search behavior;eye movementThe Visual Search Behavior of Athletes in SportSUN Yanlin 1，2，BAI Xuejun 1（1.Academic of Psychology and Behavior ，Tianjin Normal University ，Tianjin 300074，China ；2.Dept.of PE and Health ，Tianjin Univer －sity of Sport ，Tianjin 300381，China ）确定专家和新手运动员在视觉信息的使用上有何差异有助于改进运动训练方法，同时，视觉线索和使用的研究也可以帮助研究者更好地理解运动控制和专家行为。
视觉在动作控制中作用的研究概述
视觉在动作控制中作用的研究概述作者：曹扬王树明来源：《当代体育科技》2016年第10期摘要：视觉是感觉系统的重要组成部分，来自眼睛传入的视觉信息对调节人类的运动具有重要的调节作用，尤其是在学习新动作阶段。
一个多世纪以来，视觉一直是动作技能控制过程研究中的重要课题，本文旨在回顾以往研究、引出尚未解决的问题，对有关视觉参与动作控制过程的研究：视觉的分类、视觉反馈加工的时间、视觉与动作预判等做了较为全面的概述。
并提出视觉在感觉统合中的作用、视觉个体差异性以及视觉反馈校正机制等对未来研究的展望。
关键词：视觉视觉系统视觉反馈动作预判中图分类号：G804.2 文献标识码：A 文章编号：2095-2813（2016）4（a）-0000-00动作控制的实现主要依赖于人们的感觉系统，感觉信息提供了个体所处的环境状况、个体的自身状态以及身体在环境中的状况[1]。
在分析动作的控制是如何使用感觉信息的过程中，视觉是人和动物最重要的感觉。
就人类活动而言，视觉提供了环境中各种物体运动的信息，以及环境中自身的运动信息，还包括很多的动作控制用以调节我们的动作行为使之与视觉信息中的环境需求相适应。
因此本文将从视觉的分类、视觉反馈加工的时间、视觉与动作预判这三个角度来综述视觉在动作控制中的运用以及视觉参与动作控制过程的研究进展。
1 视觉的分类在传统的视觉分类研究中有两大热点问题，研究者通常根据视觉信息的搜索方式将视觉分为单眼视觉与双眼视觉，研究发现在双眼视觉信息条件下，动作控制系统能够操作得更有效而经济。
第二，研究者通过视觉信息落入的视区区域将视觉分为中央视觉与外周视觉，研究发现外周视觉提供了有关环境以及运动肢体的信息，而中央视觉只提供关于物体本身如物体大小、形状的信息。
在动作技能控制过程的研究中常从解剖学角度，将视觉系统分为背侧和腹侧视觉系统。
这一分类也是研究任何视觉加工问题的生理基础。
研究发现两种假设结构的明显分离现象：腹侧流加工的是视知觉（辨别），而背侧流加工的是动作视觉[2]。
运动知觉的视觉控制关系综述
运动知觉的视觉控制关系综述作者：张建元来源：《现代交际》2010年第12期[摘要]一般在运动领域中，眼睛被称为外在本体感受器(extrapropriceptor)(Lee，1978)，因为所有的运动员都需要通过视觉反应来判断环境信息然后做出决策，所以了解视觉控制，也就是知道选手对于信息接收的来源。
本文通过视觉研究发现与应用的相关文献进行分析，讨论视觉控制研究与运动信息提取的依据。
本文从眼球控制在心理学相关研究提出视觉研究的可能性出发，再以Vickers(2007)对眼睛注视控制的分类建立运动视觉研究论述的基础，最后综合国外以眼动仪器在运动场上的研究结果，结果发现在不同领域中了解视觉的研究皆发现眼睛的注视，有相当程度表示人类信息的提取来源；也发现优秀的运动选手与新手在视觉信息上有注视时间与注视频率上的差异。
[关键词]注视控制制(gaze control)运动知觉(perception)信息(Information)[中图分类号]G44[文献标识码]A[文章编号]1009-5349(2010)12-0055-02人类是通过知觉系统搜集信息来产生目的性动作，因此了解产生动作的信息来源对运动控制极其重要。
一般在认知性技能表现中，信息提供人类问题解决、决策、预期、注意、专注、记忆、形态确认等七项认知功能(Vickers，2007)。
在早期，有一些研究运用访谈的技巧对视觉信息了解进而窥探人体运动的自我控制(McLeod，1994)。
另外也有相关研究发现有经验的、高水平的运动员，能够将他们的注意焦点放在最相关、重要的信息上。
因此，直接观察运动者眼睛注视的位置，对了解运动选手的经验有其重要性。
本文尝试针对视觉研究的发现及应用，运用文献的搜集及分析，对视觉控制研究在运动信息提取进行综述。
一、眼球控制的发现运动员经常需要使用眼睛去观察对手的一举一动，和追踪快速移动中的球体，以便迅速做出决策。
例如：棒球、网球、羽球、冰上曲棍球及板球等运动种类，这些快速的运动种类中，运动员视觉能力的优劣，对运动表现有很大的影响。
人体运动姿态识别技术研究综述
人体运动姿态识别技术研究综述人体运动姿态识别技术是一项快速发展的领域，依托计算机视觉算法，可以实现对人体运动姿态的快速识别和分析，为人们的健康状况监测、运动训练和体育竞技等方面提供了有力的支持。
一、人体运动姿态识别技术的发展历程人体运动姿态识别技术起源于计算机视觉技术的兴起，最早的研究目的是实现对运动情况的跟踪和监测。
随着计算机硬件和视觉算法的不断提升，这项技术也逐渐有了更广泛的应用，包括人体运动姿态的实时监测、行为识别和模拟等方面。
近年来，3D传感技术的进步更加丰富了人体运动姿态识别技术的发展，使其能够更精确地感知人体运动姿态的细节和特征。
二、人体运动姿态识别技术的实际应用人体运动姿态识别技术广泛应用于医疗保健领域、体育竞技领域以及娱乐健身等方面。
在医疗保健领域，可以通过运动姿态识别技术实现对病人恢复训练的监测和指导，同时也可以用于老年人和残障人士的康复训练。
在体育竞技领域，人体运动姿态识别技术能够提供运动员实时训练反馈和技术分析，为运动员提高训练效果和竞技成绩提供有力支持。
在娱乐健身领域，人体运动姿态识别技术能够帮助用户监测运动姿态和进展，为用户的健康状况提供有效的监测和管理。
三、人体运动姿态识别技术在未来的发展未来，人体运动姿态识别技术将继续向更高更精确的方向发展。
随着训练数据的积累和算法的优化，人体运动姿态识别技术的可靠性和准确度将会进一步提升。
接下来，还有一些技术挑战需要克服，包括复杂场景下的姿态识别、实时姿态重建和人体运动动作的自动分割等。
此外，随着智能穿戴设备和虚拟现实技术的发展，人体运动姿态识别技术还将与这些技术相结合，开拓更广泛的应用场景。
四、结语人体运动姿态识别技术是一项快速发展的计算机视觉技术，在医疗、体育和娱乐领域都有广泛的应用。
未来，人体运动姿态识别技术将继续发展，为人们的健康和生活带来更多的便利和机会。
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第25卷 第3期2002年3月计 算 机 学 报CH I N ESE J 1COM PU T ER SV o l .25N o .3M ar .2002人运动的视觉分析综述王 亮 胡卫明 谭铁牛(中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京100080)收稿日期:2001203214;修改稿收到日期:2001211210.本课题得到国家自然科学基金(69825105,60105002)及中国科学院自动化研究所创新基金(1M 01J 02)资助.王 亮,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向是模式识别、计算机视觉、数字图像分析和处理、视觉监控等.E 2m ail :{l w ang ,wm hu ,tnt }@nlp r .ia .ac .cn .胡卫明,男,1968年生,博士,副研究员,主要的研究方向是动态场景的视觉监控、神经网络、图像处理、计算机图形学等.谭铁牛,男,1964年生,博士,研究员,博士生导师,主要的研究方向是语音与图像处理、计算机视觉、模式识别、多媒体与机器人等.摘 要 目前,人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景.人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程:(1)运动检测,(2)运动目标分类,(3)人的跟踪,(4)行为理解与描述.该文将重点从此四个方面回顾人运动分析的发展水平和常用的处理方法,并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的分析.关键词 人的运动,视觉分析,运动检测,跟踪,行为理解中图法分类号:T P 391A Survey of V isua l Ana lysis of Hu man M otionW AN G L iang HU W ei 2M ingTAN T ie 2N iu(N ational L aboratory of P attern R ecog nition ,Institu te of A u to m ation ,Ch inese A cad e my of S ciences ,B eij ing 100080)Abstract V isual analysis of hum an m o ti on is cu rren tly one of the m o st active research top ics in the dom ain of com p u ter visi on .T h is strong in terest is driven by a w ide sp ectrum of p rom ising ap 2p licati on s in m any areas such as virtual reality ,s m art su rveillance ,p ercep tual u ser in terface ,con ten t 2based i m age sto rage and retrieval ,ath letic p erfo rm ance analysis ,etc .H um an m o ti on analysis ai m s at attem p ting to detect ,track and iden tify p eop le ,and m o re generally ,to under 2stand hum an behavi o rs ,from i m age sequences invo lving hum an s .T h is p ap er p rovides a com p re 2hen sive su rvey of recen t developm en ts of visi on 2based hum an m o ti on analysis ,and it keep s up w ith the latest research ranging m ain ly from 1995to 2000.D ifferen t from p revi ou s review s ,ou r em p hasis is on fou r m aj o r issues invo lved in a general fram ew o rk of hum an m o ti on analysis ,nam ely m o ti on detecti on ,m oving ob ject classificati on ,hum an track ing ,and activity recogn iti on and descri p ti on .T h is p ap er focu ses m o re on overall m ethods and general characteristics invo lved in the above fou r issues ,so each issue is acco rdingly divided in to sub 2p rocesses and catego ries of app roaches so as to p rovide m o re detailed discu ssi on s.A t first ,w e in troduce som e po ten tial ap 2p licati on s of hum an m o ti on analysis .T hen ,vari ou s ex isting m ethods fo r each key issue are clear 2ly discu ssed to exam ine the state 2of 2the 2art in hum an m o ti on analysis .M o ti on detecti on p rovides a focu s of atten ti on fo r later p rocesses becau se on ly tho se changing p ixels need be con sidered .T h ree typ es of techn iques are addressed ,nam ely background sub tracti on ,tem po ral differencing and op tical flow .A s far as m oving ob ject classificati on is concerned ,shap e 2based o r m o ti on 2based m ethods are p resen ted .T rack ing is equ ivalen t to estab lish ing co rrespondence of i m age fea 2tu res betw een con secu tive fram es,and fou r app roaches studied in ten sively in p ast w o rk are de2 scribed:m odel2based,active2con tou r2based,regi on2based and featu re2based.T he task of recog2 n izing hum an activity in i m age sequences assum es that featu re track ing fo r recogn iti on has been accom p lished.Tw o typ es of techn iques,tem p late m atch ing and state2sp ace app roaches,are re2 view ed.A lthough a large am oun t of w o rk has been done in the field of hum an m o ti on analysis, m any issues still rem ain op en such as segm en tati on,m odeling and occlu si on handling.A t the end of th is su rvey,som e detailed discu ssi on s on research challenges and fu tu re directi on s in hum an m o ti on analysis are also p rovided.Past ach ievem en ts show to som e ex ten t that visi on system s have con siderab le ab ility to cop e w ith com p lex hum an m ovem en ts,so w e are look ing fo rw ard to m o re new techn iques to devo te th is field.Keywords hum an m o ti on,visual analysis,m o ti on detecti on,track ing,behavi o r understanding1 引 言人运动的视觉分析[1]是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向,它从包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人并对其行为进行理解和描述,属于图像分析和理解的范畴.从技术角度而言,人的运动分析的研究内容相当丰富,主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识;同时,动态场景中运动的快速分割、人体的非刚性运动、人体自遮挡和目标之间互遮挡的处理等也为人的运动分析研究带来了一定的挑战.由于人的运动分析在高级人机交互、安全监控、视频会议、医疗诊断及基于内容的图像存储与检索等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值,从而激发了国内外广大科研工作者及相关商家的浓厚兴趣,尤其在美国、英国等国家已经开展了大量相关项目的研究.例如,1997年美国国防高级研究项目署(D efen se A dvanced R esearch P ro jects A gency)设立了以卡内基梅隆大学(Carnegie M ellon U n i2 versity)为首、麻省理工学院(M assachu setts In sti2 tu te of T echno logy)等高校参与的视觉监控重大项目V SAM(V isual Su rveillance A nd M on ito r2 ing)[2],主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术;实时视觉监控系统W4[3]不仅能够定位人和分割出人的身体部分,而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪,并可以检测人是否携带物体等简单行为;英国的雷丁大学(U n iversity of R eading)[4]已开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究;I BM与M icro soft等公司也正逐步将基于视觉的手势识别接口应用于商业领域中[5—6].当前,国际上一些权威期刊如I JCV(In2 ternati onal Jou rnal of Com p u ter V isi on),CV I U (Com p u ter V isi on and I m age U nderstanding),PA2 M I(IEEE T ran s on Pattern A nalysis and M ach ine In telligence),I V C(I m age and V isi on Com p u ting)和重要的学术会议如I CCV(In ternati onal Confer2 ence on Com p u ter V isi on),CV PR(IEEE Com p u ter Society Conference on Com p u ter V isi on and Pat2 tern R ecogn iti on),ECCV(Eu rop ean Conference on Com p u ter V isi on),I W V S(IEEE In ternati onal W o rk shop on V isual Su rveillance)等将人的运动分析研究作为主题内容之一,为该领域的研究人员提供了更多的交流机会.基于视觉的人的运动分析在最近几年里取得了一定的进展,如A ggarw al与Cai的文章[7]从人体部分的运动分析、单一视角或多摄像机下人的运动跟踪及图像序列中人的行为识别三个方面对研究现状作了回顾.该文覆盖了1998年以前的研究工作,但缺乏研究难点分析及未来发展方向的介绍;Gavri2 la[1]从局限于人或者手的运动的研究工作出发,重点回顾了目前所采用的不同分析方法(拥有明确形状模型的二维方法、没有明确形状模型的二维方法及三维方法).同样地,该文也缺乏具体的研究难点分析,同时也仅仅提出三维跟踪和行为识别为未来的研究方向;Pen tland[8]围绕人脸识别、视觉监控、三维人的跟踪、智能房间 感知接口四个问题介绍了“人的观察”(look ing at p eop le)领域目前的发展水平和常用的数学工具,并简单总结了一些研究挑战和机遇.上述三篇文献的共同缺点是主要从跟踪和行为识别上加以回顾,缺少人运动分析中运动分割、目标622计 算 机 学 报 2002年分类、行为描述等的具体介绍,同时文献的阐述由于没有明确的分类而显得混乱.与以上不同的是,为了使广大相关科研人员对人的运动分析领域的研究现状有着更加清晰明确的了解,本文将特地从人的运动分析系统的一般处理框架,即运动检测、目标分类、人的跟踪、行为理解与描述出发,分层次地回顾了从低级、中级处理到高级处理各个阶段的目前发展水平;为避免对于每篇论文的详细总结,我们重点回顾了各个处理阶段常用的处理方法,并将每个阶段相应地划分为不同方法的子类以便于讨论;最后,我们对研究难点作了一定的分析,同时对未来的发展趋势作了较为详尽的总结和阐述.2 典型应用人运动的视觉分析研究具有广泛的应用前景, Gavrila[1]总结了它的一些主要应用领域,下面据此对其典型应用做出进一步的介绍.(1)智能监控(s m art su rveillance)智能监控[9,10]系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合,如银行、商店、停车场等.目前监控摄像机在商业应用中已经普遍存在,但并没有充分发挥其实时主动的监督作用,因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来,当异常情况(如停车场中的车辆被盗)发生后,保安人员才通过记录的结果观察发生的事实,但往往为时已晚.而我们需要的监控系统应能够每天连续24小时的实时监视,并自动分析摄像机捕捉的图像数据,当盗窃发生或发现到具有异常行为的可疑的人时,系统能向保卫人员准确及时地发出警报,从而避免犯罪的发生,同时也减少了雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入;在访问控制(access con tro l)场合,可以利用人脸或者步态的跟踪识别技术[11—16]以便确定来人是否有进入该安全领域的权利;另外,人的运动分析在自动售货机、A TM、交通管理、公共场所行人的拥挤状态分析[17,18]及商店中消费者流量统计等监控方面也有着相应的应用.(2)感知接口(p ercep tual in terface)在高级用户接口应用领域中,我们希望未来的机器能像人一样与我们更加容易和便捷地交流,如手势驱动控制、手语翻译等.人与人之间的信息交流主要是依靠语言,并适当结合手势、身体姿势和面部表情等,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.这就要求未来的计算机必须具备感知外部环境的能力,即代替传统的键盘或鼠标输入模式、独立地提取周围环境的重要信息(如检测到人的存在等);更进一步的能力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[19—22]的分析来与人进行相应的交流.对于机场等高噪声的场合,基于视觉的高级用户接口能够提供比语音识别更加准确的信息输入[23].(3)运动分析(m o ti on analysis)分割图像中的人体部分并在图像序列中跟踪分析感兴趣的关节运动,对于建立人体的几何模型、解释人体的运动行为机制从而提高它的运动性能有着积极的推动作用,这可以应用于体育运动、舞蹈等训练中;传统的步态分析是肌电图学、关节动力学的研究范畴,而目前的医学步态分析[24—26]是一个旨在提供诊断和治疗支持的研究领域,它可以提供人体正常步态建模的线索,有助于开发生物反馈系统来分析病人的步态,判断其腿部受伤情况或者畸形程度,从而做出积极的整形补偿或有效的治疗;当然,步态分析也可以作为独特的生物特征用于远距离的身份识别[16];另外,人的运动分析和行为识别也可以用于从体育活动数据库中进行基于内容的快速搜索等.(4)虚拟现实(virtual reality)目前许多电脑游戏中人的形体、运动和行为交互的设计逼真性实际得益于物理空间中人的运动分析,包括人体模型和关节运动机制的获取及姿势的恢复等;基于互联网络的交互式空间的开发刚刚起步,如虚拟聊天室,它在通过文本交流的同时可以通过二维图标来导航用户,如果增加手势、头的姿势、面部表情等线索,将会给参与者们提供更加丰富的交互形式;另外,人的运动分析在视频会议、人物动画、虚拟工作室等其它虚拟现实场合也有着相当广泛的应用.3 研究现状人运动的视觉分析主要是针对包含人的运动图像序列进行分析处理,它通常涉及到运动检测、目标分类、人的跟踪及行为理解与描述几个过程,其一般性处理框架如图1所示.其中,运动检测、目标分类、人的跟踪属于视觉中低级和中级处理部分(low2 level and in term ediate2level visi on),而行为理解和描述则属于高级处理(2).当然,它7223期王 亮等:人运动的视觉分析综述们之间也可能存在交叉(比如有时跟踪过程中运动检测的使用).下面将重点从处理方法入手回顾这几个方面国内外的发展现状.3.1 运动检测运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来.运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要,因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素.然而,由于背景图像的动态变化,如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一项相当困难的工作.下面归纳出目前几种常用的方法.(1)背景减除(background sub tracti on )背景减除[3,27—33]方法是目前运动分割中最常用的一种方法,它是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术.它一般能够提供最完全的特征数据,但对于动态场景的变化,如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感.最简单的背景模型是时间平均图像,大部分研究人员目前都致力于开发不同的背景模型,以期减少动态场景变化对于运动分割的影响.例如,H aritaoglu 等[3]利用最小、最大强度值和最大时间差分值为场景中每个像素进行统计建模,并且进行周期性的背景更新;M cKen 2na 等[27]利用像素色彩和梯度信息相结合的自适应背景模型来解决影子和不可靠色彩线索对于分割的影响;Karm ann 与B randt [28]、K ilger [29]采用基于卡尔曼滤波(Kal m an filtering )的自适应背景模型以适应天气和光照的时间变化;Stauffer 与Gri m 2son [30]利用自适应的混合高斯背景模型(即对每个像素利用混合高斯分布建模),并且利用在线估计来更新模型,从而可靠地处理了光照变化、背景混乱运动的干扰等影响.(2)时间差分(tem po ral difference )时间差分[34,35]方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取图像中的运动区域.例如,L i p ton 等[34]利用两帧差分方法从实际视频图像中检测运动目标,进而用于目标的分类与跟踪;一个改进的方法是利用三帧差分代替两帧差分,如V SAM [2]开发了一种自适应背景减除与三帧差分相结合的混合算法,它能够快速有效地从背景中检测出运动目标.时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性,但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点,在运动实体内部容易产生空洞现象.(3)光流(op tical flow )基于光流方法[26,36,37]的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性,如M eyer 等[26]通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法,从而有效地提取和跟踪运动目标.该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标.然而,大多数的光流计算方法相当复杂,且抗噪性能差,如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理.关于光流更加详细的讨论可参见B arron 等的文章[36].当然,在运动变化检测中还有一些其它的方法,如F riedm an 与R u ssell [38]利用扩展的E M [39](Ex 2p ectati on M ax i m izati on )算法,为每个像素建立了混合高斯分类模型,该模型可以自动更新,并能自适应地将每个像素分类为背景、影子或者运动前景,在目标运动速度缓慢的情况下亦能较好地完成运动区域的分割,同时可以有效地消除影子的影响;另外,Stringa[40]也提出了一种新颖的基于数学形态学的场景变化检测算法,在变化的环境条件下获得了相对稳定的分割效果.3.2 目标分类目标分类的目的是从检测到的运动区域中将对应于人的运动区域提取出来.不同的运动区域可能对应于不同的运动目标,比如交通道路上监控摄像机所捕捉的序列图像中可能包含行人、车辆及其它诸如飞鸟、流云、摇动的树枝等运动物体,为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析,运动目标的正确分类是完全必要的.注意,这个步骤在一些情况下可能是不必要的(比如已经知道场景中仅仅存在人的运动时).下面仅给出两种常用的目标分类方法.(1)基于形状信息的分类(shap e 2based classifi 2cati on )822计 算 机 学 报 2002年基于形状信息的分类是利用检测出的运动区域的形状特征进行目标分类的方法.例如,V SAM[2]采用区域的分散度、面积、宽高比等作为特征,利用三层神经网络方法将运动目标划分为人、人群、车和背景干扰;L i p ton等[34]利用分散度和面积信息对二维运动区域进行分类,主要是区分人、车及混乱扰动,时间一致性约束使其分类更加准确;Kuno与W atanabe[41]使用简单的人体轮廓模式的形状参数从图像中检测运动的人.(2)基于运动特性的分类(m o ti on2based classi2 ficati on)基于运动特性的分类是利用人体运动的周期性进行目标分类的方法[42—44].例如,Cu tler与D avis[42]通过跟踪感兴趣的运动目标,计算出目标随着时间变化的自相关特性,而人的周期性运动使得其自相关也是周期性的,因此通过时频化方法分析目标是否存在周期性的运动特性而将人识别出来;L i p ton[43]通过计算运动区域的残余光流(residual flow)来分析运动实体的刚性和周期性,非刚性的人的运动相对于刚性的车辆运动而言具有较高的平均残余光流,同时它也呈现了周期性的运动特征,据此可以将人区分出来.上述两种常用的目标分类方法有时可以结合起来使用[3],甚至可以考虑运动物体色彩或速度等特征,以期得到更加准确的分类结果.另外,Stauf2 fer[45]提出了利用时间共生矩阵进行分层分类的方法,该方法不仅可以用来区分物体,还可以用来区分行为.3.3 人的跟踪跟踪等价于在连续的图像帧间创建基于位置、速度、形状、纹理、色彩等有关特征的对应匹配问题,常用的数学工具有卡尔曼滤波[46](Kal m an filtering)、Conden sati on算法[47]及动态贝叶斯网络[48](dynam2 ic B ayesian netw o rk)等.其中Kal m an滤波是基于高斯分布的状态预测方法,不能有效地处理多峰模式(m u lti2m ode)的分布情况;Conden sati on算法是以因子抽样为基础的条件密度传播方法,结合可学习的动态模型,可完成鲁棒的运动跟踪.目前,就跟踪对象而言,有跟踪如手、脸、头、腿等身体部分[12,21,22,50—54]与跟踪整个人体的[55—83];就跟踪视角而言,有对应于单摄像机的单一视角[49—66]、对应于多摄像机的多视角[67—71]和全方位视角[72];当然还可以通过跟踪空间(二维或三维)、跟踪环境(室内或户外)、跟踪人数(单人、多人、人群)、摄像机状态(运动或固定)等方面进行分类.下面仅依据不同的跟踪方法来加以分类介绍.(1)基于模型的跟踪(m odel2based track ing)传统的人体表达方法有如下三种[81]:(a)线图法(stick figu re).人运动的实质是骨骼的运动,因此该表达方法将身体的各个部分以直线来近似,例如, Karau lova[66]建立了人体运动学的分层模型,用于单目视频序列中人体的跟踪.(b)二维轮廓(22D con tou r).该人体表达方法的使用直接与人体在图像中的投影有关,如Ju等[81]提出的纸板人模型,它将人的肢体用一组连接的平面区域块来表达,该区域块的参数化运动受关节运动(articu lated m ove2 m en t)的约束,该模型被用于关节运动图像的分析; N iyogi与A delson[65]利用时空切片方法进行人的跟踪:首先观察由人的下肢轨迹所产生的时空交织模式,然后在时空域中定位头的运动投影,接下来识别其它关节的轨迹,最后利用这些关节轨迹勾画出一个行人的轮廓.(c)立体模型(vo lum etric m odel).它是利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节,因此要求更多的计算参数和匹配过程中更大的计算量.例如,Roh r[82]使用14个椭圆柱体模型来表达人体结构,坐标系统的原点被定位在躯干的中心,目的是利用该模型来产生人行走的三维描述;W ach ter与N agel[63]利用椭圆锥台建立三维人体模型,通过在连续的图像帧间匹配三维人体模型的投影来获得人运动的定量描述.其中,它利用了迭代的扩展卡尔曼滤波方法,结合边缘、区域信息及身体解析约束确定的身体关节运动的自由度,实现单目图像序列中人的跟踪.(2)基于区域的跟踪(regi on2based track ing)基于区域的跟踪方法目前已有较多的应用,例如,W ren等[31]利用小区域特征进行室内单人的跟踪,文中将人体看作由头、躯干、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成,利用高斯分布建立人体和场景的模型,属于人体的像素被规划于不同的身体部分,通过跟踪各个小区域块来完成整个人的跟踪.基于区域跟踪的难点是处理运动目标的影子和遮挡,这或许可利用彩色信息以及阴影区域缺乏纹理的性质来加以解决,如M cKenna等[27]首先利用色彩和梯度信息建立自适应的背景模型,并且利用背景减除方法提取运动区域,有效地消除了影子的影响;然后,跟踪过程在区域、人、人群三个抽象级别上执行,区域可以合并和分离,而人是由许多身体部分区域在满足几何约束的条件下组成的,同时人群又9223期王 亮等:人运动的视觉分析综述是由单个的人组成的,因此利用区域跟踪器并结合人的表面颜色模型,在遮挡情况下也能够较好地完成多人的跟踪.(3)基于活动轮廓的跟踪(active con tou r based track ing)基于活动轮廓的跟踪[75—80]思想是利用封闭的曲线轮廓来表达运动目标,并且该轮廓能够自动连续地更新.例如,Paragi o s与D eriche[76]利用短线程的活动轮廓,结合L evel Set理论在图像序列中检测和跟踪多个运动目标;Peterfreund[78]采用基于卡尔曼滤波的活动轮廓来跟踪非刚性的运动物体;Isard 与B lake[79]利用随机微分方程去描述复杂的运动模型,并与可变形模板相结合应用于人的跟踪.相对于基于区域的跟踪方法,轮廓表达有减少计算复杂度的优点,如果开始能够合理地分开每个运动目标并实现轮廓初始化的话,既使在部分遮挡存在的情况下也能连续地进行跟踪,然而初始化通常却是很困难的.(4)基于特征的跟踪(featu re2based track ing)基于特征的跟踪包括特征提取和特征匹配两个过程.Po lana与N elson的文章[83]就是一个很好的点特征跟踪的例子,文中将每个行人用一个矩形框封闭起来,封闭框的质心被选择作为跟踪的特征;在跟踪过程中若两人出现相互遮挡时,只要质心的速度能被区分开来,跟踪仍能被成功地执行;该方法的优点是实现简单,并能利用人体运动来解决遮挡问题,但是它仅仅考虑了平移运动,如果结合纹理、彩色及形状等特征可能会进一步提高跟踪的鲁棒性.另外,Segen与P ingali的跟踪系统[57]使用了运动轮廓的角点作为对应特征,这些特征点采用基于位置和点的曲率值的距离度量在连续帧间进行匹配.以卡尔曼滤波形式的点、线特征的跟踪技术在计算机视觉领域中已被很好地开发,如Jang与Cho i[54]利用区域的形状、纹理、色彩和边缘特征信息建立了活动模板,结合卡尔曼滤波的预测方法,使特征匹配能量函数最小化来完成运动目标的跟踪过程,该活动模型对于非刚性物体的跟踪具有很好的自适应性.需要指出,基于多摄像机的人的运动跟踪也得到了一定的研究,如U tsum i[69]利用多摄像机对人进行跟踪,通过选择最好的视点来解决人与人之间的互遮挡和自身遮挡问题;Cai等[70]提出了在不同摄像机之间进行目标匹配的概率方法,并且对相邻摄像机之间的自动切换问题作了探讨.不过,目前有关多摄像机研究的文章并不是很多.3.4 行为理解与描述运动检测、目标分类与人的跟踪是人运动分析中研究较多的三个问题,而人的行为理解与描述是近年来被广泛关注的研究热点,它是指对人的运动模式进行分析和识别,并用自然语言等加以描述.行为理解可以简单地认为是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行为的参考序列进行匹配.由此可见,行为理解的关键问题是如何从学习样本中获取参考行为序列,并且学习和匹配的行为序列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.匹配时变数据的技术通常有(a)动态时间规整D TW[85](D ynam ic T i m e W arp ing).D TW具有概念简单、算法鲁棒的优点,早期被广泛应用于语音识别中,并且最近才被用于匹配人的运动模式[86,87];对D TW而言,既使测试序列模式与参考序列模式的时间尺度不能完全一致,只要时间次序约束存在,它仍能较好完成测试序列和参考序列之间的模式匹配.(b)隐马尔可夫模型HMM s[88](H idden M arkov M odels).HMM s是更加成熟的匹配时变数据的技术,它是随机状态机器.HMM s的使用涉及到训练和分类两个阶段,训练阶段包括指定一个隐马尔克夫模型的隐藏状态数,并且优化相应的状态转换和输出概率以便于产生的输出符号与在特定的运动类别之内所观察到的图像特征相匹配.对于每一个运动类别,一个HMM是必须的.匹配阶段涉及到一个特定的HMM可能产生相应于所观察图像特征的测试符号序列的概率计算.HMM s在学习能力和处理未分割的连续数据流方面比D TW有更好的优越性,当前被广泛应用于人的运动模式匹配中[89—92].(c)神经网络NN(N eu ral N etw o rk).它同样也是目前比较感兴趣的匹配时变数据的方法,如Guo等[93]用其分析人的运动模式;Ro senb lum等[94]使用径向基函数网络从运动中识别人的情感.对于人的行为识别而言,目前主要有下述两种方法.(1)模板匹配方法(tem p late m atch ing)采用模板匹配技术[22,83,95,96]的行为识别方法首先将图像序列转换为一组静态形状模式,然后在识别过程中和预先存储的行为标本相比较.例如, Bob ick与D avis[95]采用运动能量图像M E I(M o ti on Energy I m ages)和运动历史图像M H I(M o ti on H is2 to ry I m ages)来解释图像序列中人的运动.序列中的运动图像首先经差分运算并二值化;而后这些包032计 算 机 学 报 2002年。