基于图像处理的人群行为识别方法综述_高玄
基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术研究
基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术研究行人行为识别与跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以在视频监控、智能交通系统、人机交互等领域发挥重要作用。
本文将探讨基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术，包括其背景、技术原理和应用前景。
一、背景随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，行人行为识别与跟踪成为了一个备受关注的研究领域。
行人行为识别主要是通过分析行人在视频序列中的运动模式和动作特征来判断其行为类型，例如行走、坐下、站立等。
行人行为跟踪则主要是利用目标跟踪算法，通过连续观察目标在不同帧之间的位置关系，实现对行人的位置和轨迹的准确跟踪。
二、技术原理基于图像分析的行人行为识别与跟踪技术主要包括以下几个关键步骤：1. 行人检测：首先需要使用行人检测算法在视频帧中找到行人目标。
常用的行人检测算法包括基于颜色特征、形状特征和深度学习方法等。
其中，深度学习方法近年来取得了显著的进展，通过训练深度神经网络可以获得较高的行人检测准确率。
2. 行为特征提取：一旦获得了行人目标，在进行行人行为识别之前，需要从视频序列中提取出行人的特征。
行为特征可以包括行人的姿态、动作、运动模式等。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）、方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）、深度卷积神经网络等。
3. 行人行为识别：通过对提取到的行人特征进行分类和识别，可以判断出行人的行为类型。
常用的分类算法包括支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）等。
这些分类算法可以根据已标注的行人行为样本进行训练，并通过对新的行人特征进行分类来实现行为识别。
4. 行人行为跟踪：一旦获得了行人的行为类别，接下来就需要对行人进行跟踪。
基于图像处理的人群行为分析与计数研究
基于图像处理的人群行为分析与计数研究随着人工智能和计算机视觉技术的发展，基于图像处理的人群行为分析与计数研究在智能监控、人流管理、城市规划等领域发挥越来越重要的作用。
通过对摄像头拍摄到的人群图像进行处理和分析，可以获取有关人群行为和数量的重要信息，并用于改善城市流动性、优化资源分配等方面。
在人群行为分析的研究中，一个核心的问题是人群的行为分类与识别。
通过分析人群中的动作、姿势、互动等特征，可以将人群行为分为不同的类别，如行走、奔跑、聚集、拥堵等。
基于深度学习的方法在此方面取得了较好的效果。
通过训练神经网络模型，可以对人群行为进行准确的分类和识别。
这种技术可以广泛应用于公共安全领域，例如监测拥堵、追踪可疑行为等。
除了人群行为的分类与识别，人群数量的计数也是人群行为分析的关键问题之一。
城市规划、交通管理等领域需要准确估计和预测人群的数量，以便合理安排资源和制定政策。
基于图像处理的人群计数方法可以通过检测和追踪人群中的个体来进行。
通过检测人群的头部、肩膀等特征，并结合追踪算法进行跟踪，可以实现对人群数量的准确计数。
此外，还可以结合深度学习技术，通过训练神经网络模型来提高人群计数的准确性和稳定性。
在人群行为分析与计数研究中，还需要解决一些具体的技术问题。
首先是对图像数据进行预处理，如图像去噪、图像增强、背景建模等。
这些预处理步骤可以提高人群行为分析和计数的精度。
其次是要解决图像中的人群目标检测问题，即从图像中准确地检测和定位人群目标。
针对这个问题，可以使用传统的特征提取算法，如Haar特征和HOG特征，也可以采用深度学习的方法，如基于卷积神经网络的目标检测算法。
此外，还需要解决人群跟踪和轨迹分析的问题，以获取人群行为的动态信息和趋势。
基于图像处理的人群行为分析与计数研究在许多实际应用领域已经取得了令人瞩目的成果。
例如，在城市交通监管方面，通过分析人群运动模式和量化人群行为，可以改善交通流畅度，并提高交通安全性。
基于图像技术的人体行为识别研究
基于图像技术的人体行为识别研究随着人类社会的不断发展和进步，人类对于人体行为的认知和理解也在不断深入。
在众多的人体行为研究领域中，基于图像技术的人体行为识别研究因其较高的效率和精度而备受关注。
一、人体行为识别概述人体行为识别是指通过图像或视频等计算机视觉技术，对人体在特定场景下所表现的行为进行识别、分类和分析。
由于人体行为具有复杂性、多样性和动态性等特点，因此在识别的过程中需要充分考虑这些因素。
人体行为识别技术既可以用于工业控制、智能监控等领域，也可以应用于医疗诊断、人体运动分析等领域。
目前，人体行为识别技术主要分为三类：基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法将人体行为分为不同的状态，如站立、行走、跑步等，然后提取图像特征进行分类。
基于模型的方法则通过构建人体行为的数学模型，对不同行为进行建模和识别。
而基于深度学习的方法则通过神经网络，从数据中自动学习行为的特征和规律。
二、基于图像技术的人体行为识别方法基于图像技术的人体行为识别方法主要包括人体姿态估计、动作分割和行为识别等三个步骤。
1. 人体姿态估计人体姿态估计是指对人体在图像或视频中的姿态进行估算和还原。
这个步骤的主要目的是提取人体的姿态特征，为后面的动作分割和行为识别做准备。
目前，常用的人体姿态估计算法主要包括利用决策树的姿态估计方法、基于深度学习的姿态估计方法等。
2. 动作分割动作分割是指将图像或视频中的运动分割成不同的时间段，仅保留与目标行为有关的信息。
在动作分割中，通常采用的是背景分离和前后景分离两种方法。
背景分离主要是利用背景模型进行背景减除，将与背景不同的静态或动态区域划分为前景；而前后景分离则是通过对前后帧图像进行比较，计算像素变化值，判定运动部分为前景，静止部分为背景。
3. 行为识别行为识别是指利用前两个步骤得到的信息，对人体在图像或视频中的行为进行识别和分类。
行为识别常用的方法主要有机器学习方法和深度学习方法。
基于图像处理的行人重识别技术研究
基于图像处理的行人重识别技术研究行人重识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，旨在通过对行人图像进行特征提取和匹配等操作，实现在不同摄像头视角下对同一个行人的准确识别和跟踪。
基于图像处理的行人重识别技术在现实生活中具有广泛的应用前景，如公共安全监控、智能交通系统等。
首先，对于行人重识别技术而言，图像处理是其中一项至关重要的技术手段。
主要包括图像预处理和特征提取两个方面。
在图像预处理方面，通过去除图像中的噪声，调整图像的亮度和对比度等步骤，可以有效提升图像质量。
在特征提取方面，可以利用深度学习的方法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等，从图像中提取出具有鲁棒性和判别性的特征。
其次，行人重识别技术的关键挑战之一是摄像头视角变化导致的行人外貌差异。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的方法。
其中，基于对齐的方法使用姿态估计和图像校正技术，将不同视角下的行人图像对齐到同一视角，以减小外貌差异的影响。
此外，还可以采用生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等方法，通过生成合成图像来增强模型的鲁棒性。
此外，行人重识别技术还需要解决的一个问题是图像中的背景干扰。
由于行人在不同场景下的背景可能存在较大的差异，这给行人的识别带来了困难。
为了解决这个问题，可以采用局部特征提取的方法。
通过将行人图像分割成多个区域，提取每个区域的特征，并将其组合成行人的全局特征。
这样，可以在忽略背景干扰的情况下，更加准确地进行行人重识别。
在行人重识别技术的应用中，基于图像处理的算法不仅可以进行单个行人的重识别，还可以实现多个行人的跟踪。
通过对多个行人的特征提取和匹配，可以实现对多个行人进行同时跟踪和监控。
这在公共安全监控等领域具有重要意义，能够提升行人重识别技术的实际应用价值。
另外，对于基于图像处理的行人重识别技术的研究还需要注意保护个人隐私。
基于图像处理的人群行为分析与异常检测
基于图像处理的人群行为分析与异常检测导语：在当今社会，人工智能逐渐渗透到各个领域，其中基于图像处理的人群行为分析与异常检测技术，在安全监控、交通管制、人流管理以及市场营销等方面起到了重要作用。
本文将探讨基于图像处理的人群行为分析和异常检测的原理、应用及发展趋势。
一、人群行为分析的原理人群行为分析的根本目标是通过对人群的实时监控与录像分析，识别人群中的关键参数以及行为特征。
基于图像处理的人群行为分析首先需要获取人群的图像或视频数据，然后通过计算机视觉技术进行特征提取和行为分析。
常用的特征包括人群密度、人群流量、人员分布等参数，而行为分析则可以涉及人员聚集、行人流动、人员交互等行为。
二、人群行为分析的应用1. 安全监控基于图像处理的人群行为分析可以被应用于安全监控领域，通过对公共场所、交通站点等区域内的人群行为进行实时监控与分析，及时发现异常行为。
例如，当人群密度超过警戒线或者人员聚集过程中出现异常行为时，系统可以自动报警并触发相应的安全措施。
2. 交通管制人群行为分析技术也可以在交通管理中发挥重要作用。
通过对交通拥堵情况、路口行人流量等进行实时监测，可以帮助交通部门合理调配交通信号灯以及进行交通管制。
同时，在交通流量大的路段上，通过分析行人与车辆的相互作用，可以提供行人预警，并有效减少交通事故的发生。
3. 人流管理人流管理是商业场所的重要任务之一，而图像处理的人群行为分析技术可以帮助实现人流的有效控制与管理。
通过实时监测与分析人群密度、人员分布等信息，商场或展览馆等场所可以根据客流情况合理调配人员和资源，并提供更好的服务体验，提高工作效率。
4. 市场营销在市场营销领域，基于图像处理的人群行为分析可以帮助企业更好地了解消费者的购物行为和偏好。
通过对顾客的视觉信息进行监控与分析，可以获得他们的购物路径、驻留时间以及对特定产品的反应等数据，进而为企业的商品陈列、促销活动和广告策划提供科学的依据。
三、人群行为异常检测的原理人群行为异常检测是基于对正常行为模式的学习，当人群中出现违反正常行为模式的行为时，系统将识别出异常并进行报警。
基于图像处理的行人行为识别与分析
基于图像处理的行人行为识别与分析第一章：引言图像处理技术是计算机视觉领域的一个重要分支，通过对图像的数字化处理，可以提取出有用的信息，并对图像进行分析和理解。
行人行为识别与分析是图像处理中的一个重要应用领域，可以通过分析行人的行为模式来实现人流量统计、行为预测和安全监控等功能。
本章将介绍基于图像处理的行人行为识别与分析的研究背景和意义。
第二章：图像处理技术概述2.1 数字图像处理基础2.2 图像特征提取方法2.3 图像分类和识别算法第三章：行人行为识别与分析方法3.1 行人检测技术3.1.1 基于人工特征的行人检测方法3.1.2 基于深度学习的行人检测方法3.2 行人跟踪技术3.2.1 单目标跟踪算法3.2.2 多目标跟踪算法3.3 行为识别与分析方法3.3.1 基于特征的行为识别方法3.3.2 基于轨迹的行为分析方法第四章：基于图像处理的行人行为识别与分析应用案例4.1 人流量统计系统4.1.1 行人计数方法4.1.2 行人密度估计方法4.2 行为预测系统4.2.1 行人轨迹预测方法4.2.2 行人行为预测方法4.3 安全监控系统4.3.1 异常行为检测方法4.3.2 高危行为预警方法第五章：实验与评估5.1 数据集介绍5.2 实验设置与结果分析5.3 实验评估与性能指标第六章：存在问题与挑战6.1 行人遮挡问题6.2 行为多样性问题6.3 实时性要求问题第七章：总结与展望本文通过对基于图像处理的行人行为识别与分析的研究进行梳理和总结，提出了行人检测、跟踪和行为识别与分析的基本方法，并给出了相应的应用案例。
同时，还讨论了存在的问题和挑战。
未来，我们可以进一步改进算法，提高行人行为识别与分析的准确率和实时性。
此外，还可以探索更加复杂的行人行为模式，实现更多的应用场景。
参考文献:[1] Zhang X, Li X, Hu W, et al. DeepSBD: Deep structural boundary detector for ground area segmentation in RGB-D images[J]. Pattern Recognition Letters, 2020, 130: 122-128.[2] Li X, Zhang X, Hu W, et al. Real-time multifocus image fusion based on delay-insensitive pixel-level adaptive weighting strategy[J]. Information Fusion, 2020, 57: 1-13.[3] Zhang X, Li X, Hu W, et al. Multifocus Image Fusion With High Spatial and Spectral Fidelity Under Fast Varying Illumination[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(12): 9564-9577.。
基于图像处理的行人检测算法研究
基于图像处理的行人检测算法研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得以不断更新和进步。
其中，基于图像处理的行人检测算法在近年来得到了广泛的应用和研究。
本文将从技术原理、算法分类和应用案例三个方面探讨这一主题。
一、技术原理基于图像处理的行人检测技术，就是通过计算机对图像进行处理，提取出图像中的行人信息，从而完成对行人的检测和识别。
其主要过程包括：图像采集、图像预处理、特征提取、行人分类和识别等环节。
具体来讲，首先需要利用摄像机等设备采集图像，将图像输入计算机进行初步处理，如去噪、增强、裁剪等，形成图像序列。
然后，利用图像处理技术进行特征提取，分析图像的颜色、形状、纹理等特征信息，以此来区分行人与背景。
最后，通过分类器的训练和运用，对行人目标进行识别和定位。
二、算法分类目前，基于图像处理的行人检测算法主要包括传统算法和深度学习算法两个方面。
传统算法主要是基于图像处理技术的常规方法，主要包括峰值算法、霍夫变换算法、小波变换算法、SVM算法等。
这些算法虽然经过多次改进，仍旧存在着检测准确率不高、受光照、角度等外界因素影响的局限性。
与传统算法不同的是，深度学习算法是一种通过让机器自动学习从而进行判断和预测的技术。
近几年，随着深度学习技术的不断提升和普及，基于深度学习的行人检测算法也得以迅速发展。
当前使用较多的深度学习模型包括RCNN、Faster-RCNN、YOLO等。
深度学习算法相比传统算法，可大大提升行人检测的准确率，且具有更高的鲁棒性和泛化能力。
三、应用案例基于图像处理的行人检测技术，已经在很多领域得到了广泛的应用。
其中，一些应用案例包括：1.智能安防：利用图像处理技术，结合摄像头等设备，对社区、公共场合等进行行人检测，以保证公共安全和秩序。
2.智能交通：利用行人检测技术，对交通路口、人行道等进行监控，以预测和避免交通事故的发生。
3.城市管理：利用行人检测技术，对城市人流量进行监控和统计，以提高城市管理效率。
基于图像处理的人体动作识别和行为分析
基于图像处理的人体动作识别和行为分析随着图像处理技术的不断发展，基于图像处理的人体动作识别和行为分析成为了计算机视觉领域一个重要的研究方向。
本文将就此话题展开讨论，探讨人体动作识别和行为分析的方法、应用和挑战。
人体动作识别和行为分析旨在通过对人体图像或视频进行处理和分析，识别出人体的动作，进而分析人体的行为特征和行为意图。
它在多个领域具有广泛的应用，如视频监控、医学诊断、运动分析等。
为了实现这项任务，研究者们提出了多种方法和算法。
传统的人体动作识别与行为分析方法主要基于特征提取和机器学习算法。
在特征提取方面，常用的方法包括局部二值模式 (LBP)、方向梯度直方图 (HOG) 和人体姿势特征等。
这些特征能够反映人体的形态和运动信息。
在机器学习方面，常用的算法如支持向量机 (SVM) 和隐马尔可夫模型 (HMM) 被广泛应用于动作识别和行为分析中。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的方法在人体动作识别和行为分析中取得了巨大的突破。
卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN) 是当前最常用的深度学习模型。
通过结合这两种模型，可以对图像序列进行逐帧识别和分析，得到更准确和全面的结果。
除了传统的方法和深度学习方法，还有一些新兴的技术被应用到人体动作识别和行为分析中。
例如，基于三维点云数据的方法可以通过构建三维模型来捕捉更加细致的人体运动信息。
这对于部分场景中的行为分析具有特殊的优势。
另外，基于强化学习的方法可以通过与环境的交互来实现自主行为分析和决策。
人体动作识别和行为分析在现实应用中也取得了很多成功。
在视频监控领域，人体动作识别可以通过对异常行为的检测来实现对潜在危险事件的预警。
在医学领域，人体动作识别可以用于病人的运动恢复监测和康复治疗。
在运动分析领域，人体动作识别可以分析运动员的动作特征，帮助他们改善训练效果。
然而，人体动作识别和行为分析还有一些挑战需要克服。
首先，人体动作本身具有多样性和复杂性，不同人的动作在形态和速度上都存在差异，因此如何提取出共性特征是一个难题。
基于图像处理的人体姿态识别与跟踪技术
基于图像处理的人体姿态识别与跟踪技术人体姿态识别与跟踪技术是一项基于图像处理的重要技术。
随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，该技术在各个领域得到广泛应用，如人机交互、视频监控、运动分析等。
本文将重点介绍基于图像处理的人体姿态识别与跟踪技术的原理和应用。
人体姿态识别与跟踪技术的基本原理是通过计算机对输入的图像或视频进行分析和处理，从而获取姿态信息并进行跟踪。
其核心任务包括人体关键点检测、姿态估计和跟踪算法。
首先，人体关键点检测是人体姿态识别与跟踪技术的前提。
该任务旨在准确地定位人体在图像中的关键点，如头部、肩膀、手肘、手腕、膝盖、脚踝等。
常见的人体关键点检测方法包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉方法。
深度学习方法通过构建卷积神经网络（CNN）模型，在大量标记好的数据集上进行训练，从而实现高准确率的人体关键点检测。
而传统的计算机视觉方法，则是通过图像处理的技术，如边缘检测、颜色分析等，来提取人体关键点。
其次，姿态估计是指根据人体关键点的位置信息，推断人体的姿态。
姿态估计的任务是将人体关键点连接起来，形成人体骨骼结构，并估计人体各个骨骼的旋转角度。
姿态估计一般使用的算法有基于生成模型和基于判别模型。
生成模型是一种统计模型，通过学习大量训练数据中的人体姿态分布规律，来对新的输入数据进行姿态估计。
而判别模型则是通过训练一个分类器，判断输入数据属于哪种姿态类别。
生成模型和判别模型各有优势，需要根据具体应用场景来选择合适的方法。
最后，人体姿态跟踪是指在连续的图像序列中追踪人体姿态的变化。
跟踪算法主要分为两种：基于模型的方法和基于特征的方法。
基于模型的方法是通过建立人体姿态模型的数学描述，根据连续帧之间的关联来进行跟踪。
基于特征的方法则是通过提取人体运动的特征，如速度、方向等，来进行跟踪。
在实际应用中，往往需要结合两种方法来提高跟踪的准确性和稳定性。
基于图像处理的人体姿态识别与跟踪技术在很多领域都有广泛的应用。
基于图像处理的行人识别与追踪技术研究
基于图像处理的行人识别与追踪技术研究第一章: 引言近年来，基于图像处理的行人识别与追踪技术在计算机视觉领域中得到了广泛应用。
行人识别与追踪技术是计算机视觉中的一个重要研究方向，它主要通过分析和处理图像或视频中的行人形态、运动信息来实现对行人的识别和追踪。
该技术在许多领域中具有重要的应用价值，如智能监控、交通管理、行人行为分析等。
第二章: 行人识别技术2.1 特征提取行人识别技术的第一步是对行人的特征进行提取。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征可以通过行人衣服的颜色进行提取，纹理特征则可以通过提取行人的纹理信息来描述行人的细节，在形状特征方面，可以通过提取行人的外形、轮廓等信息来描述行人的形态。
2.2 行人检测行人检测是行人识别技术的关键步骤之一。
行人在图像中的位置和尺寸是行人检测算法的核心考虑因素。
目前，常用的行人检测方法有基于特征的方法和基于机器学习的方法。
基于特征的方法通过提取图像中的特征进行行人检测，而基于机器学习的方法则通过训练分类器来判断图像中是否存在行人。
2.3 行人识别行人识别是指在给定图像或视频中，通过对行人的特征进行匹配和比对，从而确定图像或视频中是否存在特定的行人。
行人识别技术可以通过比对行人的特征向量来判断行人的身份。
常用的行人识别方法有基于模板匹配的方法、基于子空间投影的方法和基于深度学习的方法。
第三章: 行人追踪技术3.1 目标跟踪行人追踪技术是在连续的图像或视频中跟踪并预测行人的位置和运动轨迹。
目标跟踪算法可以分为基于特征的方法和基于模型的方法。
基于特征的方法通过提取图像中的特征来跟踪行人，而基于模型的方法则通过对行人的运动轨迹建模来进行预测。
3.2 运动估计运动估计是行人追踪技术中的一个重要环节，它主要通过分析连续图像帧中的行人运动信息来进行行人追踪。
常见的运动估计方法有光流法、背景建模法和卡尔曼滤波法。
光流法通过分析连续帧之间的像素灰度变化来估计行人的运动速度和方向，背景建模法则通过建模静态背景来检测出行人的运动轨迹，而卡尔曼滤波法可以通过预测和更新行人的位置来实现行人追踪。
基于图像处理技术的人体动作识别与分类
基于图像处理技术的人体动作识别与分类人体动作识别与分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在现实生活中有着广泛的应用。
随着图像处理技术的不断发展与成熟，人体动作识别和分类已经成为一个热门的研究领域。
本文将介绍基于图像处理技术的人体动作识别与分类的方法和应用。
一、引言随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术已经成为一项重要的技术和工具，广泛应用于各个领域中。
人体动作识别与分类作为图像处理技术的一个重要应用，被广泛应用于安防监控、健康监测、虚拟现实等领域。
二、人体动作识别与分类的方法1. 数据采集与预处理人体动作识别与分类的第一步是数据采集。
通过摄像机等设备，采集到人体动作的图像序列。
然后，对采集到的原始图像序列进行预处理，包括去噪、标注关键点等操作，以提高后续分析的效果。
2. 特征提取特征提取是人体动作识别与分类的核心过程。
通过将图像序列转化为特征向量，以表示人体动作的特征。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
同时，为了提高特征的表达能力，也可以结合深度学习方法，将卷积神经网络应用于人体动作识别与分类。
3. 动作识别与分类在得到特征向量后，可以使用机器学习或深度学习等方法进行动作识别与分类。
机器学习方法包括支持向量机、随机森林等算法；深度学习方法包括卷积神经网络、循环神经网络等算法。
这些算法可以根据特征向量进行训练，得到分类器模型，用于识别和分类不同的人体动作。
三、人体动作识别与分类的应用1. 安防监控人体动作识别与分类可以应用于安防监控系统中，警戒区域内的人体动作可以通过技术手段进行识别和分类，快速发现可疑行为，并及时采取措施。
2. 健康监测人体动作识别与分类可以应用于健康监测系统中，通过分析人体动作，可以实现对身体姿态和运动状态的监测，为健康管理提供重要数据支持。
3. 虚拟现实人体动作识别与分类可以应用于虚拟现实系统中，通过识别和分类用户的动作，实现用户与虚拟世界的互动，提供更加真实、沉浸的体验。
基于图像处理的人群分析与计数技术研究
基于图像处理的人群分析与计数技术研究人群分析与计数技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，随着图像处理技术的不断发展，人群分析与计数技术在很多领域中具有广泛的应用潜力。
本文将基于图像处理的人群分析与计数技术进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、技术原理基于图像处理的人群分析与计数技术主要依靠计算机视觉技术和机器学习算法进行实现。
其主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：通过摄像机或其他图像采集设备获取人群图像，并确保图像质量和清晰度。
2. 人群检测：利用目标检测算法，在图像中自动识别和检测出人群目标。
常用的目标检测算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
3. 人群跟踪：通过跟踪算法，实现对多帧图像中同一个人群目标的连续追踪，为后续的计数和分析提供对应关系。
4. 人群计数：根据检测到的人群目标数量进行计数，可以采用像素级计数或区域级计数的方法，结合机器学习算法进行精确估计。
5. 人群特征提取：通过提取人群的各种视觉特征，如面部表情、身体姿态、行为活动等，对人群进行分析和分类。
6. 数据分析和应用：将分析得到的人群数据应用于各个领域，如智慧城市管理、交通监控、安防防护等。
二、相关方法在人群分析与计数技术中，有许多不同的方法和算法被提出和应用。
以下是一些常用的方法：1. 基于传统特征的方法：利用传统的计算机视觉特征，如颜色、纹理、形状等，结合机器学习算法进行人群计数和分析。
这些传统特征对于简单场景下的人群计数较为有效，但在复杂环境下效果有限。
2. 基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的兴起，许多基于深度学习的方法被应用于人群分析与计数。
例如，使用卷积神经网络（CNN）进行人群检测和计数，使用循环神经网络（RNN）进行人群跟踪等。
3. 基于密集计数的方法：针对密集人群中人群目标之间重叠和遮挡等问题，提出了一些基于密集计数的方法。
这些方法可以通过估计每个像素上的人群目标数量来解决重叠和遮挡问题，提高计数精度。
基于图像处理的人体行为识别与分析
基于图像处理的人体行为识别与分析人体行为识别与分析是一项基于图像处理的重要技术，它通过对人体姿态、动作和行为的解析与分析，可以应用于安防监控、智能交通、人机交互等多个领域。
本文将详细介绍基于图像处理的人体行为识别与分析的原理、方法和应用。
首先，人体行为识别与分析的基本原理是基于计算机视觉和模式识别技术。
它主要包括以下几个步骤：图像采集，特征提取，行为识别与分类。
在图像采集阶段，一般通过摄像机或传感器获取人体的视频序列或图像序列。
在特征提取阶段，需要从图像中提取出与人体行为相关的特征，如人体姿态、动作轨迹、运动速度等。
最后，在行为识别与分类阶段，通过机器学习或模式匹配等方法，将提取到的特征与预先训练好的模型进行比对，从而实现对人体行为的识别和分类。
为了实现人体行为识别，可以采用多种图像处理算法和技术。
其中，最常用的方法包括：背景建模、目标检测、姿态估计和动作识别。
背景建模方法通过对连续帧图像进行比较和分析，提取出与背景不同的人体目标；目标检测方法主要利用图像的颜色、纹理等特征，识别出人体部分或整个人体；姿态估计方法通过对关节点的跟踪和分析，得到人体的姿态和动作信息；动作识别方法则是基于机器学习的模式识别算法，通过学习并识别人体的动作及其对应的行为。
人体行为识别与分析在现实生活中有着广泛的应用。
首先，它可以应用于安防监控领域，进行人员的行为检测和行为轨迹跟踪，实现对异常行为的实时监控和报警。
其次，它可以应用于智能交通领域，实现对行人、车辆等的行为分析，提升交通管理的智能化水平。
此外，人体行为识别与分析也可以应用于虚拟现实、人机交互等领域，为人们提供更加智能、便捷的交互方式和体验。
然而，人体行为识别与分析仍然面临一些挑战和难题。
首先，由于人体行为具有一定的复杂性和多样性，如光照条件、遮挡、人体部位的变化等因素都会对人体行为的识别和分析造成影响。
其次，与人体行为相关的图像数据量庞大，如何高效地提取和处理这些数据是一个亟待解决的问题。
基于图像处理的行人识别与跟踪技术
基于图像处理的行人识别与跟踪技术近年来，随着图像处理技术的快速发展，基于图像处理的行人识别与跟踪技术逐渐成为计算机视觉领域的热点研究方向。
行人识别与跟踪技术在人工智能、智能交通系统等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍基于图像处理的行人识别与跟踪技术的原理、方法和应用。
行人识别是指通过图像处理技术来自动检测、识别和跟踪图像或视频中的行人。
行人识别与跟踪技术的目标是准确地捕捉行人的位置、姿态和行为，从而实现对行人的跟踪与监控。
行人识别与跟踪技术在城市交通管理、视频监控、智能安防等领域具有重要的应用价值。
基于图像处理的行人识别与跟踪技术主要分为两个步骤：行人检测和行人跟踪。
行人检测是指在图像或视频中准确地定位、提取出行人目标的过程。
行人跟踪是指在连续的图像或视频帧中追踪目标行人的过程。
行人检测是行人识别与跟踪技术的关键环节。
常见的行人检测算法有基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于机器学习的方法主要利用特征提取和分类器来实现行人的检测。
其中，HOG （Histogram of Oriented Gradients）特征是一种常用的特征提取方法，通过计算图像的梯度方向直方图来描述行人的外观特征。
而支持向量机（SVM）和Adaboost等分类器常被应用于行人检测任务中。
基于深度学习的方法则通过构建深度神经网络来学习行人的特征表示和分类器。
例如，基于卷积神经网络（CNN）的行人检测方法可以有效地提取图像的局部特征和全局特征，从而实现精确的行人检测。
行人跟踪是在行人检测的基础上，持续追踪行人目标的过程。
行人跟踪算法主要有基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。
基于传统特征的方法主要利用目标的外观特征、运动特征和上下文信息等来实现行人的跟踪。
例如，卡尔曼滤波器和粒子滤波器等方法常被应用于行人目标的预测和估计。
基于深度学习的方法通过构建循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等网络结构来学习行人的运动轨迹和特征表示。
基于图像处理的人体姿态识别技术研究
基于图像处理的人体姿态识别技术研究人体姿态识别是指通过对人体图像或视频的处理和分析，来获取人体的姿态信息。
随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于图像处理的人体姿态识别技术在许多领域得到了广泛应用，如人机交互、姿态检测、运动分析等。
本文将对基于图像处理的人体姿态识别技术进行研究和探讨。
人体姿态识别技术的发展主要依赖于图像处理和机器学习技术的融合。
首先，人体姿态识别涉及到对输入图像或视频的预处理工作。
预处理主要包括图像去噪、缩放、裁剪、彩色空间转换等，以便提取出更清晰、更准确的人体姿态信息。
其次，特征提取是人体姿态识别的关键一步。
常见的特征提取方法包括HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换）特征、CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）等。
这些特征可以有效地表征人体的形状、轮廓和先验知识。
最后，机器学习算法通常用于人体姿态的分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
近年来，随着深度学习技术的应用和发展，基于深度学习的人体姿态识别技术取得了显著的进展。
由于深度学习具有非常强大的特征提取和表征能力，使得它能够更好地捕捉图像中的高级特征。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，它可以通过多个卷积层和池化层来对图像进行特征提取和抽象。
在人体姿态识别中，CNN被广泛应用于特征提取和分类任务。
通过在大量标注好的训练集上进行训练，CNN可以学习到人体姿态的各种特征，从而实现姿态的自动识别和分类。
人体姿态识别技术的应用非常广泛。
首先，在人机交互方面，人体姿态识别技术可以被应用于手势控制、虚拟现实、智能家居等领域。
例如，通过识别手势动作，可以实现对电视、空调等智能设备的控制。
基于图像处理的行人识别与行为分析研究
基于图像处理的行人识别与行为分析研究近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像处理的行人识别与行为分析研究引起了广泛关注。
人类行为分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以在无人值守的监控系统、智能交通系统和安全防护系统等领域发挥重要作用。
本文将针对基于图像处理的行人识别与行为分析研究进行探讨和总结。
行人识别是计算机视觉领域中的一个重要任务。
它旨在从图像或视频中检测和识别出人体。
对于行人识别任务，主要有两个关键问题，一是行人检测，二是行人识别。
传统的行人检测方法主要基于传统的特征提取和机器学习算法，如Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
但是，这些方法对于复杂场景中的行人识别效果较差，容易受到光照、视点变化和遮挡等问题的影响。
近年来，深度学习的兴起为行人识别带来了新的突破。
基于深度学习的行人检测算法能够更好地解决复杂场景下的行人检测问题，提高行人识别的准确性和鲁棒性。
除了行人识别，行人行为分析也是基于图像处理的重要研究任务之一。
行人行为分析旨在从图像或视频中分析行人的行为模式和动作特征。
行人行为分析可以用于智能监控、交通管理和人机交互等领域。
传统的行人行为分析方法主要基于特征提取和机器学习算法，如轨迹描述子和支持向量机等。
但是，这些方法对于不同场景下的行人行为模式往往不具有很好的泛化能力。
近年来，深度学习在行人行为分析任务中的应用也取得了很大的突破。
基于深度学习的行人行为分析算法可以从数据中学习到更高层次的语义特征，进一步提高行人行为分析的准确性和鲁棒性。
基于图像处理的行人识别与行为分析研究面临一些挑战。
首先，图像中的行人可能存在遮挡、光照变化和视角变化等问题，这些因素会给行人识别和行为分析带来困难。
其次，复杂场景中可能存在大量的行人，如何高效地检测和识别行人是一个难题。
同时，行人的行为模式和动作特征多种多样，如何准确分析和提取这些特征也是一个挑战。
此外，由于行人识别和行为分析任务通常在实时性要求较高的应用场景中，因此算法的实时性也是一个重要的考虑因素。
基于图像处理的人体行为识别技术研究
基于图像处理的人体行为识别技术研究随着数字技术的不断发展和普及，人体行为识别技术作为一种重要的计算机视觉技术也受到了越来越多的关注，其应用范围涵盖了多个领域，如智能安防、智能交通、互联网人机交互等。
尤其是基于图像处理的人体行为识别技术，已经成为当前人体行为识别技术中应用最为广泛和前景最为广阔的一种技术。
一、图像处理技术介绍图像处理是指对数字图像进行各种处理，使其变得更加清晰、更加直观、更加易于识别。
图像处理技术除了应用于美学和艺术等领域外，还广泛应用于医学、机器视觉、遥感、交通监测、军事、工业和生产控制等领域。
近年来，图像处理技术急剧发展，越来越成为授权计算机视觉的一个中心点。
二、人体行为识别技术介绍人体行为识别技术是指通过采集人体活动图像或视频、提取行为特征、对不同行为类别进行分类，从而实现对人体行为的自动识别和分析。
目前常用的人体行为识别技术包括基于视觉特征的传统方法和基于深度学习的新兴方法。
其中，基于图像处理的人体行为识别技术是一种传统方法，其主要特点是基于对从人体运动图像中提取的特征进行分类识别。
该方法的主要优点是能够在较低的采集成本下实现行为识别，并且具有较好的可扩展性。
三、基于图像处理的人体行为识别技术实现步骤介绍1. 数据采集：通过摄像机或者传感器采集人体运动数据，如姿态、动作等。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括降噪、去除影响因素等。
3. 特征提取：从预处理的数据中提取出有意义的特征，主要包括形态特征、运动特征、纹理特征等。
4. 特征选择：根据识别的需要，从所有的特征中选择出有效的特征。
5. 分类模型训练：使用选定的特征集训练分类器模型，从而实现对不同行为类别的分类。
6. 行为识别：将预处理的数据输入训练好的分类器模型中，对人体行为进行识别。
四、基于图像处理的人体行为识别技术的应用现状1. 智能安防领域：可以用于侦测和预警可疑人员、协助自动监控、协助智能视频监控和家庭安全等。
基于图像处理的人体行为识别技术研究
基于图像处理的人体行为识别技术研究人体行为识别技术是图像处理领域中的一个重要研究方向，它可以通过对图像或视频中的人体动作进行分析和识别，帮助实现智能监控、人机交互等应用。
本文将基于图像处理的人体行为识别技术进行深入研究，分为以下几个章节：图像数据采集与预处理、人体姿态估计、行为特征提取与分类、应用领域及挑战。
第一章图像数据采集与预处理图像数据的质量和准确性对于人体行为识别至关重要。
在数据采集阶段，通常使用摄像机进行视频录制。
为了保证数据的可用性，摄像机的分辨率和帧率需要足够高。
此外，为了适应不同场景和环境，多摄像头配置也是常见的选择。
数据采集过程中需要注意保护个人隐私，对于隐私敏感区域的遮挡和过滤是必要的预处理步骤。
在数据预处理阶段，图像需要经过一系列处理步骤来提高特征的可辨识度。
首先，图像需要进行去噪处理，以消除图像中的噪声干扰。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波等。
其次，图像需要进行背景建模，从而减少背景噪音对人体行为识别的干扰。
背景建模可以通过帧差法或基于统计学方法实现。
最后，人体图像需要进行图像增强，以提高图像的对比度和细节，这有助于进一步的分析和处理。
第二章人体姿态估计人体姿态估计是人体行为识别的基础，它的目标是通过对图像或视频中的人体进行姿态还原和分析，从而获取人体在三维空间中的位置和姿势信息。
人体姿态估计可以分为两个主要步骤：人体关键点检测和姿态估计。
人体关键点检测是指在图像或视频中检测人体的关键点，如头部、手部、脚部等。
常用的关键点检测方法包括基于深度学习和基于模板匹配的方法。
姿态估计则是通过关键点的位置和角度计算得到人体的三维姿态信息。
姿态估计可以通过解析方法、迭代方法或优化方法实现。
第三章行为特征提取与分类行为特征的提取和分类是人体行为识别的关键步骤。
通过从姿态序列中提取有效的行为特征，并将其分类到特定的行为类别中，可以实现对人体行为的准确识别。
常用的特征提取方法包括时空特征、运动特征和纹理特征等。
基于图像处理技术的行为识别研究
基于图像处理技术的行为识别研究随着科技的不断进步和发展，图像处理技术在各个领域的应用越来越广泛，其中行为识别就是其中之一。
行为识别是指通过对视频或图像的处理和分析，来识别其中所包含的人类或其他生物体的行为模式。
这种技术不仅可以应用于安防监控等领域，还可以用于生物研究、物品追踪等方面。
本文将围绕基于图像处理技术的行为识别展开探讨。
一、图像处理技术的应用现状图像处理技术的发展已经逐渐成为现代科技的重要领域。
其应用范围非常广泛，而在行为识别方面的应用成为近年来的热点之一。
目前，已经有多种行为识别的技术面世，其中主要包括以下几种：1. 基于传感器的行为识别技术：传感器技术是利用传感器对人体或物体运动的数据进行监测和分析，从而实现行为识别的技术。
常用的传感器有压力传感器、光敏传感器、电容传感器等。
2. 基于计算机视觉的行为识别技术：计算机视觉技术是通过对图像或视频进行处理和分析，从中提取出有关人体或物体运动的信息，以实现行为识别的技术。
常用的图像处理技术有边缘检测、背景建模、目标跟踪等。
3. 基于深度学习的行为识别技术：深度学习技术是一种通过模拟神经网络的方法，对大量的图像、视频和语音等数据进行学习和分析，以实现行为识别的技术。
二、基于图像处理技术的行为识别研究从对上述行为识别技术的介绍可以看出，其中基于计算机视觉的行为识别技术最为常见，因此本文将主要针对该技术进行探讨。
1. 行为识别算法行为识别算法是行为识别技术的核心，其主要任务是对图像或视频进行处理和分析，从中提取出有关人体或物体运动的信息。
常用的行为识别算法包括背景建模算法、轮廓提取算法、目标跟踪算法等。
这些算法的不同之处在于其所用的技术和方法不同。
2. 特征提取特征提取是行为识别算法的前置步骤，其主要任务是对图像或视频进行处理和分析，从中提取出有关人体或物体运动的信息。
常用的特征提取方法包括灰度级共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
基于图像处理与机器学习的人物行为识别研究
基于图像处理与机器学习的人物行为识别研究人物行为识别是计算机视觉和机器学习领域的一项重要研究课题。
通过对图像或视频中的人物行为进行分析和识别，可以帮助人们更好地理解和解释人类行为，进而在诸如安防监控、智能驾驶等领域中应用。
本文将就基于图像处理与机器学习的人物行为识别进行研究，并探讨相关技术和方法。
在人物行为识别中，图像处理技术起着关键的作用。
首先，需要从视频序列或静态图像中获取关键帧，并将其作为输入数据。
通过采用图像预处理技术，如去噪、图像增强和边缘检测等，可以提取出更有用的特征信息。
接下来，需要对人物的姿态、动作、表情等进行检测和提取特征。
常用的技术包括人物检测、姿态估计、目标跟踪和关键点检测等。
这些技术可以帮助实现对人物姿态和动作的定量描述，从而为后续的行为识别提供基础。
除了图像处理技术，机器学习算法也是人物行为识别中不可或缺的一部分。
在特征提取的基础上，需要通过机器学习方法对提取到的特征进行分类和识别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络和深度学习等。
这些算法可以分别应用于不同的任务，如行为分类、行为识别和行为预测等。
通过对大量训练样本的学习和模型训练，可以使系统能够自动学习和判断不同行为之间的差异和规律，从而实现准确的行为识别。
此外，人物行为识别的研究还需要考虑一些实际应用中的挑战和限制。
首先，图像数据的质量和清晰度对算法的性能有着重要影响。
由于光照条件、角度和遮挡等因素的存在，获取到的图像可能存在噪声和模糊等问题，这对于行为识别的准确性提出了一定的要求。
其次，不同人物之间的行为差异较小，如何准确地识别和区分不同行为，是一个具有挑战性的问题。
在这方面，需要通过更精细和具有区分度的特征提取方法以及更强大的机器学习算法来提高识别的准确性。
在人物行为识别的应用领域中，安防监控是其中之一。
通过分析和识别监控摄像头中的人物行为，可以及时发现和报警异常行为，提高安全防范能力。
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总第３２２期２０１６年第８期计算机与数字工程Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ＆Ｄｉｇｉｔａｌ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ．４４Ｎｏ．８１５５７基于图像处理的人群行为识别方法综述＊高 玄１ 刘勇奎２ 汪大峰１（１．北方民族大学计算机科学与工程学院 银川 ７５００２１）（２．大连民族学院计算机科学与工程学院 大连 １１６６００）摘 要 基于图像处理的人体行为识别是计算机视觉中一个活跃的研究领域，目前大部分研究者主要针对个人行为识别展开研究。
对人群的行为识别研究相对较少而人群行为识别在智能监控、虚拟现实、公共安全等方面有着广泛的应用前景。
例如，恐怖活动、可疑事件、群体性暴力事件的实时监控等。
人体行为识别对包含人的图像序列进行检测、跟踪、目标分类、异常检测以及对人的行为理解与识别。
论文通过从一般的单人行为识别出发，介绍了人群识别方面近年来研究发展状况以及当前该研究方向亟待解决的问题，并展望了未来可能的发展方向。
关键词 图像处理；行为识别；智能监控；人群中图分类号 ＴＰ３９３ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－９７２２．２０１６．０８．０３４Ｓｕｒｖｅｙｏｎ ＧｒｏｕｐＢｅｈａｖｉｏｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄ ｏｎ Ｉｍａｇｅ ＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＧＡＯ Ｘｕａｎ１ ＬＩＵ Ｙｏｎｇｋｕｉ ２ ＷＡＮＧ Ｄａｆｅｎｇ１（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｆｏｒ Ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｙｉｎｃｈｕａｎ ７５００２１）（２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄａｌｉａｎ Ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ １１６６００）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ａｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ－ｂａｓｅｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｓ ａｎ ａｃｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｒｅａ ｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ ｍｏｓｔ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ ｍａｉｎｌｙ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｆｏｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｇｒｏｕｐ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｒｅ－ｓｅａｒｃｈ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｌｅｓｓ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｇｒｏｕｐ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ，ｐｕｂｌｉｃ ｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｅｔｃｈａｓ ａ ｂｒｏａｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｓｐｅｃｔ，ｓｕｃｈ ａｓ ＡＣＴＳ ｏｆ ｔｅｒｒｏｒｉｓｍ，ｓｕｓｐｉｃｉｏｕｓ ｅｖｅｎｔ，ｍａｓｓ ｖｉｏｌｅｎｃｅ ｉｎ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｈｕ－ｍａｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｏｂｊｅｃｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ，ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｂｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｇｒｏｕｐ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｔｏ ｂｅ ｓｏｌｖｅｄ．Ａｎｄ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ ｏｆｆｕｔｕｒｅ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｔｈｅ ｃｒｏｗｄＣｌａｓｓ Ｎｕｍｂｅｒ ＴＰ３９３１ 引言当前，基于图像处理的人体行为识别是一个非常活跃的研究领域，人体行为识别是对包含人的图像序列进行检测［１］、跟踪、目标分类［２］、异常检测［３］以及对人的行为理解与识别，而图像处理技术是通过提取运动物体的颜色和形状等特征信息，用于背景检测和跟踪［４］。
就目前而言，绝大部分的监控系统只局限于简单的图像处理，而无法进行人体异常识别，对于人群行为的识别以及在人群发生异常行为时能够实时报警的研究相对较少［５］。
由于在公共安全等领域有着广泛的应用前景，人群行为识别＊收稿日期：２０１６年２月１日，修回日期：２０１６年３月１９日基金项目：辽宁省科技基金项目“图形图像处理中形状表示的压缩方法研究”（编号：２０１１０２０４２）；辽宁省自然科学基金项目“虚拟现实中三维图形的应用基础研究”（编号：２００８２１７５）；辽宁省教育厅科学基金项目（编号：Ｌ２０１４５４４）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（编号：ＤＣ２０１５０２０３０２０１；ＤＣ２０１５０２０３０４０４）资助。
作者简介：高玄，男，硕士研究生，研究方向：计算机图像处理。
刘勇奎，男，教授，研究方向：多媒体信息处理技术。
汪大峰，男，研究方向：计算机图像处理。
１５５８ 高 玄等：基于图像处理的人群行为识别方法综述第４４卷逐渐成为近几年研究热点。
尤其在视频监控领域应用范围广泛而且有着较大的市场空间，图１为２０１２年我国智能监控在各行业在市场占有率。
图１ ２０１２年智能监控系统在各行业的占有比例目前，人的行为识别理解和描述已经在国际期刊以及重要会议上得到关注，与其相关的论文也在逐年增多。
在世界范围内已经展开了大量的人体行为识别研究。
２０１２年Ｓａｒｖｅｓｈ等对人体行为识别研究方法进行分类［６］，阐述了人类活动的识别框架，还通过在四种不同的场景中对２５名测试者的六种行为（步行、慢跑、跑步、拳击、手挥舞着、鼓掌）进行测试，并利用数据集提供的行为识别方法作为基准进行分析。
总结了近几年人体识别领域中简单规则的人体行为识别过程和方法，但基于图像的人群行为识别与理解的文献相对较少，而针对行为识别的具体整个流程的整理研究也比较少，本文从目标检测、目标分类、目标跟踪以及人体行为识别出发，详细介绍人体行为的整个流程及各个阶段的优缺点，进而对基于图像人群识别的方法进行了分析，并展望了未来发展趋势。
２ 目标检测运动人体检测是指从连续的视频图像序列中将运动目标区域从背景中提取出来，再按照一定规则对目标进行分类，进而确定出人体目标。
目标检测作为行为识别中的低级处理层次已引起人们的关注，国内外的研究人员对目标检测的算法进行大量的研究，目前比较常用的检测算法主要有时间差分法、背景减除法。
时间差分法［７］的实质就是将同一背景不同时刻两幅图像进行比较，可以反映出一个运动物体在此背景下运动的结果，时间差分法的优点是简单、容易实现、实时性强，对于动态环境具有较强的自适应性，当然时间差分法的缺点也是很明显的，一般不能得到完整的前景信息，影响行为识别的效果。
背景减除法［８］则利用当前图像与背景图像的差分来检测运动目标，与时间差分法相比，基于背景减除法的运动目标检测方法可以提取出更为完整的目标图像，但在实际应用中所采集到的背景图像随着时间的推移，会对光照和外部条件造成的场景变化比较敏感，会出现许多伪运动目标点，影响到目标检测的结果，为了解决上述两种问题，Ｋｉｍ提出的一种运动检测方法［９］，在利用连续两帧图像差的同时又加入了背景图像差，将两者结合起来，比较精确地提取了二值运动模板。
３ 目标分类运动目标分类是指区分出场景中的人和其他运动物体，目标分类的目的就是正确地从检测到的运动区域中将人体的运动区域提取出来［１０］。
常用于行为识别的分类方法有：基于形状信息的分类、基于运动特征的分类。
基于形状信息的分类是对所检测出来的运动目标，根据它们的形状轮廓信息来进行分类。
该方法采用区域的宽高比、投影特性、轮廓变化、直方图、面积信息等特征作为物体分类的依据。
基于运动特征的分类，人体的运动有时呈现出一定的周期性，同时也是非刚体运动。
基于运动特征的分类通常使用人体运动的周期性，有效地区别出人与其他物体。
４ 目标跟踪目标跟踪实质就是在逐帧更新视频图像中找到感兴趣运动目标的位置。
在研究领域，研究人员通常经过多次试验总结，选择较好的试验方法，进行目标跟踪试验，下面介绍常用的两种方法。
一是基于特征匹配的目标跟踪方法包括特征提取和特征匹配两部分［１０］，特征提取是指在图像处理过程中提取运动目标的一些特征，比如纹理、颜色和形状等。
特征匹配是指将当前帧中提取出的特征和上一帧的特征按照某种规则进行比较，满足规则要求的两个特征形成匹配。
该方法［１１］主要适用于视频序列之间的时间间隔比较小，而且运动目标在短时间内的特征不会发生很大变化的情况。
二是基于区域的目标跟踪方法的基本思路是：将运动目标划分成几个子区域，对各区域进行描述并做相邻帧间匹配，组合各子区域的跟踪结果从而得到整个运动目标的跟踪结果。
５ 行为识别与运动检测、目标分类和人的跟踪研究相比，越来越多的研究人员投入到对人体行为识别与理解的研究当中行为识别可以理解为从视频序列中抽取相关的视觉信息，用合适的方法进行表达，然２０１６年第８期计算机与数字工程１５５９后将抽取的序列与事先的模板序列的参考行为进行匹配，然后进行行为分类，并解释这些视觉信息，实现人的行为的识别理解，常见的行为识别方法有：基于模板匹配的方法［１２］、基于概率网络的方法［１３］等。
模板匹配方法首先从给定的序列图像中抽取相关特征，接着将图像序列转换为一组静态形式模板，再接着通过测试序列的模板与事先存储着的代表“正确”行为的模板匹配来获得识别结果。
是基于概率网络方法又称为基于状态空间法［１４］，这种方法可以避免行为时间间隔建模，但模型训练复杂，它的优点是对时间和空间尺度上的运动微小变化的鲁棒性较好，可以避免行为时间间隔建模，运动持续时间得到很好的解决。
缺点是计算比较复杂，需建立非线性模型，模型训练复杂，没有固定解决方法，需选择合适的状态数和特征矢量的维数［１５］。
目前在人的运动识别中使用的状态空间法主要有隐马尔可夫模型和动态贝叶斯网络。
６ 群体行为识别近年来，随着世界范围内的城市化，人群现象变得越来越频繁，比如体育比赛、游行示威、恐怖活动等，因此人群识别与理解开始逐渐地引起世界科研机构以及研究人员的兴趣。
对视频中的群体事件分析方法可分为面向个体特征和面向群体特征两类方法。