基于张量和多尺度特征的多视角人体行为识别解读

基于张量和多尺度特征的多视角人体行为识别

智能视觉监控系统能够从视频图像中分辩、识别出关键目标物体,并能对目标物体的行为进行识别理解,从而提高视频监控系统的智能化水平。随着网络技术和信息技术的高速发展,智能监控技术在模式识别领域受到越来越多的关注,成为近年来热门的研究课题之一。本文对人体行为识别的一些理论问题进行了一定的研究和试验,提出了一种基于张量和多尺度特征的多视角行为识别方法。本文主要的研究内容如下:1.对运动目标进行前景检测,采用背景差分的方法,经过形态学去噪、填补空洞等后处理得到较好的二值图像。2.提出了一种人体骨架建模的方法,通过对人体骨架进行链码遍历以及计算曲率值定位各个关键点,建立的模型用作行为识别的输入特征。3.提取出多尺度特征,包括速度、轮廓宽度、骨架模型的关键点坐标等信息,能够更准确地描述了人在各个运动尺度上的速度与精度,同时通过降低维数节省了运行时间,大大提高了执行效率。4.定义了连续帧张量,其特征空间由连续帧图像构成,从而包含了更多的运动信息,更好地描述了行为特性。5.分别在多视角以及不同执行人的前提下,与聚类识别方法进行了比较分析,从识别率以及执行效率方面比较不同方法的优越性。

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[3].

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