《人体行为识别概述》PPT课件
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身体描述行为课件
one’s
face ① heart ② back ③ feet ④
chest ⑤
fix…on/ fill ①
fold /cross ②
catch /lift
point…at
dip /snap shrug
one’s
curl ⑥
rub /clap/take ⑦
hug ⑧
get down on
roll/fall down ⑨
specific
They jumped to their feet , with hairs _flo_w__in_g_in the air and clapped their hands in great cheer.
She sat on the ground, _a_n_d_h_u_g_g_e_d__
Compare the two sentences and choose the best one.
Her eyes widened full of horror. general
Her eyes widened full of horror with her face
hidden in her hands.
while she was taking the driving test.
_S_h_e_h_u_g_g_ed__he_r_ _k_n_e_es_______
in sorrow.
_H_e__w_a_s_h_o_l_d_in_g__h_is_h_e_a_d__in__h_a_n_d_s to calm himself down.
in love.
Verbs to match the body parts:
shak e nod raise lower bury hold clear
人体行为识别概述PPT课件
这两类目标分类方法 也可结合使用，以得 到更准确的分类结果
基于形状信 息的分类
基于运动信 息的分类 利用人体运动的周 期性进行分类
与刚性车辆的运动相比，非刚性的人体运动具有较高的平均 残余光流并且人体运动呈现周期性，因此可将人体区分出来
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参考文献：视频中的人体运动分析及其应用研究
人体描述
Page
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基于状态空间的方法
将图像序列中的每个静态姿势或运动状态作为一个状态节点，这些状 态节点之间由给定的概率联系起来。 任何的动作序列可以认为是这些静态动作在不同状态节点中的一次遍 历过程，计算这个遍历过程的联合概率，取其最大值作为分类标准。 基于状态空间的方法已经被广泛应用于预测、估计和检测时间序列。
Page 9
目标检测——背景减除法
最常用且有效的是背景减除法。 背景减除法最简单的实现方法是预先选取不含前景运动目标的背景图 像，然后将当前图像帧与背景图像相减得到前景目标。 背景减除法通常在摄像机固定的情况下使用，关键是建立随场景变化 不断更新的背景模型。 有两类常用的背景更新方法: 1、建立背景模型并采用自适应方法对模型参数进行调整，从而获得 新背景图像; 2、从过去的一组观测图像中按一定的假设选择像素值构成当前背景 图像。
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►
运动跟踪
运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标 模板最相似候选目标区位置的过程。
就是在序列图像中为目标定位。
范例
基于主动轮廓的跟踪 特征提取 基于特征的跟踪 特征匹配 运动跟踪 基于区域的跟踪
基于模型的跟踪
参考文献：运动目标跟踪算法研究综述
Page
Public spaces)
2.人类行为及健康相关行为.ppt(1)
意识的模仿来发展行为，多种动作、简单语言、 基本情绪及部分社会行为初步形成。
2.主动发展阶段（3~12岁） 开始主动模仿、探究，行为发展带有
明显的主动性，对本能冲动的克制能力迅速提高， 婴幼期形成的行为进一步发展。
精品课件
3.自主发展阶段（12岁~成年） 人们开始通过对自己、他人、环境、社
会进行综合认识，调整自己的行为发展。
精品课件
人类行为的适应形式
反射 自我控制 调试 顺应 应对 应激
精品课件
反射
人体通过“反射弧”对外界刺激做出反应的方式。
自我控制
当某种行为反应可以导致正负两反面的结果时， 个体常常对自己的部分行为进行控制以达到社会 适应。
精品课件
调试
个人与他人之间、群体与群体之间相互配合、互 相适应的方式和过程。
儿童期
儿童， 父母， 学校领导和教师
增加孩子卫生知识、培养和巩固卫生习惯， 促进其身心发育发展，预防和矫治常见病， 防止意外伤害，养成其自尊而宽容的性格， 形成初步道德判断，促进抽象和逻辑思维， 增加行动的主动性和目的性等。
青少年期
孩子， 父母， 学校领导和教师， 社区有关领导和成员
促进孩子身心健康发育发展：掌握生理心理 卫生和预防疾病与意外伤害的知识及技能， 养成有利健康的行为和生活方式，防止不良 行为倾向，促进理解和掌握社会道德原则的 实质，形成完整的人格等。
行为主体 —— 人。 行为客体 —— 人的行为所指向的目标。 行为环境 —— 行为主体与行为客体发生联系的客观 环境。 行为手段 —— 行为主体作用于行为客体时的方式方 法。 行为结果 —— 行为对行为客体所致影响。
精品课件
行为五要素
环境
主体
手段
2.主动发展阶段（3~12岁） 开始主动模仿、探究，行为发展带有
明显的主动性，对本能冲动的克制能力迅速提高， 婴幼期形成的行为进一步发展。
精品课件
3.自主发展阶段（12岁~成年） 人们开始通过对自己、他人、环境、社
会进行综合认识，调整自己的行为发展。
精品课件
人类行为的适应形式
反射 自我控制 调试 顺应 应对 应激
精品课件
反射
人体通过“反射弧”对外界刺激做出反应的方式。
自我控制
当某种行为反应可以导致正负两反面的结果时， 个体常常对自己的部分行为进行控制以达到社会 适应。
精品课件
调试
个人与他人之间、群体与群体之间相互配合、互 相适应的方式和过程。
儿童期
儿童， 父母， 学校领导和教师
增加孩子卫生知识、培养和巩固卫生习惯， 促进其身心发育发展，预防和矫治常见病， 防止意外伤害，养成其自尊而宽容的性格， 形成初步道德判断，促进抽象和逻辑思维， 增加行动的主动性和目的性等。
青少年期
孩子， 父母， 学校领导和教师， 社区有关领导和成员
促进孩子身心健康发育发展：掌握生理心理 卫生和预防疾病与意外伤害的知识及技能， 养成有利健康的行为和生活方式，防止不良 行为倾向，促进理解和掌握社会道德原则的 实质，形成完整的人格等。
行为主体 —— 人。 行为客体 —— 人的行为所指向的目标。 行为环境 —— 行为主体与行为客体发生联系的客观 环境。 行为手段 —— 行为主体作用于行为客体时的方式方 法。 行为结果 —— 行为对行为客体所致影响。
精品课件
行为五要素
环境
主体
手段
健康教育学课件：人类行为及健康相关行为
法規對行為的影響
法規的作用： 教育 威懾 懲罰
衛生法規對於促進健康行為、維護和提高健康水 準起著重要作用
健康教育工作需要法規來保障
社會制度對行為的影響
社會制度“三個層次”： 整個社會形態、某一社會活動領域、某一特定的社會活動
醫療保健制度與健康相關行為： 自費醫療：求醫率受抑制、遵醫率較高，提供不必要服務、
內化階段:真正從內心深處相信和接受他人的觀點、知識、
信念，徹底地轉變態度，成為內在的行為傾向行為。
情感
情緒（emotion）是指較短暫而強烈的具有情景性的感情反 應，如憤怒、恐懼等。
情感（feeling）多指穩定而持久的具有深沉體驗的感情反 應，如自尊心、責任感等。
在情感和情緒——認知——行為的相互作用中，情感和情 緒可以是認知發展的契機，它激發人去認識、去行動；也可 以強烈影響認知過程發展和行為表現，例如痛苦，憤怒或緊 張情緒使認知活動變得刻板和狹窄，限制知覺和思維，干擾 資訊解釋利用和作出反應。
教育對行為的影響
通過傳授知識，增進科學知識和技能，提供健康資訊 通過傳播社會行為規範，規範行為
風俗對行為的影響
正反兩方面的影響
第三節 健康相關行為
健康相關行為
促進健康的行為 危害健康的行為 與疾病相關聯的健康相關行為 團體健康相關行為 健康相關行為的生態學特點
促進健康的行為
第二節
行為的影響因素
自身因素 行為的影響因素
環境因素
遺傳因素 生理因素 心理因素 自然環境
社會環境
幾種重要的心理因素：
需要、動機和動機衝突 認知 態度 情感 意志
需要、動機和動機衝突
需求----客觀的，不以人的意志為轉移的，既 包括生理需求，也包括社會需求。
生物特征识别技术课件优秀课件
虹膜识别技术的工作原理
捕捉虹膜的数据图像 为虹膜的图像分析准备过程 从虹膜的纹理或类型创造512字节的 iriscode. 使用iriscode模板用于确认。
虹膜识别技术的特点
• 惟一性
发育学家通过大量观察发现,虹膜上丰富 的纹理图案因人而异。每个人每只眼睛 的虹膜都是唯一的。
• 稳定性
虹膜在人出生八个月后就已经稳定成型、 终身不变
▪ 柜员指纹身份认证系统 • 中国建设银行和中国邮政储蓄银行已分别于2007年8 月和10月在全行营业网点中推广应用； • 湖北省信用社；
▪ 指纹支付“指付通” • 招商银行联合指纹技术运营公司“立佰趣”在上海 推出 ；
▪ 指纹POS机
识别指纹总体特征
• 纹形：
1990年以后，廉价指纹采集器和计算设备的出现，解 决了快速准确的匹配算法问题，使指纹识别技术走向了 基于个人的应用应用的新时代 电容传感器始于1998年，属于半导体传感器的一种，半导体指 纹传感器还包括半导体压感式传感器、半导体温度感应传感器等， 其中，应用最广泛的是半导体电容式指纹传感器。
告 • 采用USB接口与计算机
连接，无需外接电源， 可配合手提电脑在各种
虹 膜 检
环境下应用
测
• 开放式分析系统让使用
仪
者不断完善升级自己的
系统
第四代：光学+电子+计算机技术+增加像素
• 提高了像素，解决了 图像失真的问题
虹膜识别技术，由于 独特的优势，必然会 成为未来社会的主流 生物认证技术。未来 的安全控制、海关进 出口检验、电子商务 等多种领域的应用， 也必然的会以虹膜识 别技术为重点
贮到计算机系统中与
其生物特征比较，确 定其身份
人体行为识别介绍讲解
通过这种转换形式把原始的特征转换成新特 征的过程就称之为特征提取。
基于运动累积图的特征提取
运动累积 (Accumulated Motion Image, AMI) 特征， 是把运就动图像累积起来放在一起，直观的反映出运动行 为 中发生变化的区域。
基于灰度图像的运动累积图 AMI 特征具体计算公 式
基于运动累积图的特征提取
其他特征提取的方法
基于 Hu 矩的行为特征提 取 基于流体力学的特征提取 基于傅里叶描述子的特征提取
行为类型识别
人体行为识别的实质就是从图像序列中提取 出有效的运动特征，然后对这些特征进行分析从 而确定出该行为所属类别。
支持向量机
支持向量机的工作原理是通过寻找一个可以满足要求 的最优分类超平面来进行分类的，这个超平面不但要能 正 确分开两类不同的样本，而且还保证其侧的空白区域在 某 种程度上能够达到最大，这样支持向量机就可以实现对 输 入数据的最优分类了。
根据实验经验我们可以设定一个阈值，只要在得到的 差分图像中像素值不大于这个阈值的就归为背景像素， 反 之，就属于前景目标 。
背景减除法
下图为挥手图像序列中第一帧图像，这一帧 图像直接与背景按上式做减法运算，就可以得到 前景人体的轮廓图。
时间差分法
基本原理是在一串连续的图像序列中选取时间连续 的两到三倾图像作基于像素的时间差分处理，并且二值 化 及后处理來提取图像中的运动目标
支持向量机
Байду номын сангаас
设定给定的训练样本数据为
其中的输入样本 x ∈ ， ，l就是样本的数目， n 就是 空输间入的维数。输出样本是 y ∈ {?1, +1 }，+1 类和－ 1一类般。情况下， n 维空间中线性判别函数的形式可以写成 gx)(= w *x+b ，如果集合中的所有数据都能被分类平面 w*x+b=0 所正确划分，并且保证距分类面最近的向量还与 该 分类平面之间的距离最大，那么该分类面就叫做最优超 平 面，距离这个最优超平面最近的训练点就是支持向量。
基于运动累积图的特征提取
运动累积 (Accumulated Motion Image, AMI) 特征， 是把运就动图像累积起来放在一起，直观的反映出运动行 为 中发生变化的区域。
基于灰度图像的运动累积图 AMI 特征具体计算公 式
基于运动累积图的特征提取
其他特征提取的方法
基于 Hu 矩的行为特征提 取 基于流体力学的特征提取 基于傅里叶描述子的特征提取
行为类型识别
人体行为识别的实质就是从图像序列中提取 出有效的运动特征，然后对这些特征进行分析从 而确定出该行为所属类别。
支持向量机
支持向量机的工作原理是通过寻找一个可以满足要求 的最优分类超平面来进行分类的，这个超平面不但要能 正 确分开两类不同的样本，而且还保证其侧的空白区域在 某 种程度上能够达到最大，这样支持向量机就可以实现对 输 入数据的最优分类了。
根据实验经验我们可以设定一个阈值，只要在得到的 差分图像中像素值不大于这个阈值的就归为背景像素， 反 之，就属于前景目标 。
背景减除法
下图为挥手图像序列中第一帧图像，这一帧 图像直接与背景按上式做减法运算，就可以得到 前景人体的轮廓图。
时间差分法
基本原理是在一串连续的图像序列中选取时间连续 的两到三倾图像作基于像素的时间差分处理，并且二值 化 及后处理來提取图像中的运动目标
支持向量机
Байду номын сангаас
设定给定的训练样本数据为
其中的输入样本 x ∈ ， ，l就是样本的数目， n 就是 空输间入的维数。输出样本是 y ∈ {?1, +1 }，+1 类和－ 1一类般。情况下， n 维空间中线性判别函数的形式可以写成 gx)(= w *x+b ，如果集合中的所有数据都能被分类平面 w*x+b=0 所正确划分，并且保证距分类面最近的向量还与 该 分类平面之间的距离最大，那么该分类面就叫做最优超 平 面，距离这个最优超平面最近的训练点就是支持向量。
人脸识别技术介绍课件 PPT
人像验证 输入两张照片，确定它们是否来自于 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设
Verification 同一个人。
备访问控制等。
-15-
1 : 1 的验证过程
-16-
1 : N 的辨识过程（N : N）
-17-
人脸识别应用场景
根据对公安现有的业务现状及系统分析，我们可以归纳为两类应用： 静态和动态两种应用模式。其中某些管理工作可以两种模式共同应用。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
人脸识别技术介绍
目录
第一部分 第二部分 第三部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景 人脸识别算法
-1-
生物识别技术
生物特征
生理特征 what you have?
-人像 -DNA -虹膜 -指纹 “与生俱来”
视频中的人体动作行为识别硕士论文精品PPT课件
视频中的人体动作行为识别研究
答 辩 人：覃耀辉 专 业：信息与通信工程 指导老师：李宏亮 答辩日期：2011.5.19 智能视觉信息处理与通信实验
提纲
1
背景介绍
2 PM-PEMO时空金字塔特征构造
3 人体动作行为特征学习训练与识别
4
行为识别软件系统
2
提纲
1
背景介绍
2 PM-PEMO时空金字塔特征构造
2020/10/12
21
PM-PEMO时空金字塔特征
对所得的块分成两层空域金字塔，对其另外两个子时空卷也用同样的方法 构成空域金字塔，平铺成120维PCRM时空金字塔向量。用同样的方法构成375维 MOH特征向量，最后平铺成495维PM局部时空金字塔特征。
对时空卷内每帧差分图像相应空域位置分别求出125维梯度方向直方图空域 金字塔(pHOG)特征，一个时空卷加上其两个子时空卷分别得到1875、1250、 625维特征，用同样的方法构造出相同维数的光流方向直方图金字塔（pHOOF） 特征。
3 人体动作行为特征学习训练与识别
4
行为识别软件系统
3
视频中的人体动作行为识别研究
Help！！！
What is happened?
4
传统方法介绍
2020/10/12
5
本文的主要Leabharlann 作及贡献6PM-PEMO时空金字塔特征
特征性质：
1、它能够体现目标全局运动信息； 2、它能够体现运动目标的宏观运动状态； 3、它能够体现目标的运动趋势； 4、它能够体现运动目标的边缘轮廓信息； 5、它能够体现运动目标的运动细节信息； 6、能从视频中提取到的这种特征不能太多。
M
E ix (m ) P C P M (m ,n ) E iy (n ) P C P M (m ,n )
答 辩 人：覃耀辉 专 业：信息与通信工程 指导老师：李宏亮 答辩日期：2011.5.19 智能视觉信息处理与通信实验
提纲
1
背景介绍
2 PM-PEMO时空金字塔特征构造
3 人体动作行为特征学习训练与识别
4
行为识别软件系统
2
提纲
1
背景介绍
2 PM-PEMO时空金字塔特征构造
2020/10/12
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PM-PEMO时空金字塔特征
对所得的块分成两层空域金字塔，对其另外两个子时空卷也用同样的方法 构成空域金字塔，平铺成120维PCRM时空金字塔向量。用同样的方法构成375维 MOH特征向量，最后平铺成495维PM局部时空金字塔特征。
对时空卷内每帧差分图像相应空域位置分别求出125维梯度方向直方图空域 金字塔(pHOG)特征，一个时空卷加上其两个子时空卷分别得到1875、1250、 625维特征，用同样的方法构造出相同维数的光流方向直方图金字塔（pHOOF） 特征。
3 人体动作行为特征学习训练与识别
4
行为识别软件系统
3
视频中的人体动作行为识别研究
Help！！！
What is happened?
4
传统方法介绍
2020/10/12
5
本文的主要Leabharlann 作及贡献6PM-PEMO时空金字塔特征
特征性质：
1、它能够体现目标全局运动信息； 2、它能够体现运动目标的宏观运动状态； 3、它能够体现目标的运动趋势； 4、它能够体现运动目标的边缘轮廓信息； 5、它能够体现运动目标的运动细节信息； 6、能从视频中提取到的这种特征不能太多。
M
E ix (m ) P C P M (m ,n ) E iy (n ) P C P M (m ,n )
人脸识别ppt
四.研究的主要内容和拟解决的问题
XDZX
研究内容：1)用主成分分析（PCA）来估计分割目标训 练集的概率密度函数，目的在于寻求两个重要的量，即 均值和方差，通过混合高斯分布建立更为有效的数学模 型；2）将局部信息与全局信息相结合，通过基于先验形 状和边缘信息的水平集方法提高曲线演化的效率和检测 的准确性；3）构建更为可信的、普适度更高的先验模版， 可以提高检测的准确性和效率；
常用生物特征的比较 XDZX
生物特 征
人脸 指纹 手形 虹膜 视网膜 签名 声音
普遍性
独特性
稳定性
可采集 性
性能
接受程 防欺骗
度
性
High
Low
Mediu m
High
Low
High
Low
Mediu m
High
High
Mediu m
High
Mediu m
High
Mediu Mediu Mediu
m
m
(Z )
dH (Z ) dZ
上式用 表示为：
E(,C1,C2)
()
dxdy
H ( )dxdy
1
(f
c1)2 H ()dxdy 2
(f
c2)2(1 H ())dxdy
引入先验形状：E(c1, c2,, ) ECV (c1, c2,) Eshape (, ) ;
形状模型构建
XDZX
标记法：采用一系列的点来表达先验形 状，它基于一个形状训练集 ,利用主成 分分析法来构建典型的形状和形状的变 化。
缺点：形状分析的性能依赖于点标记的 质量 ,手动确定这些点 ,工作量巨大且易 出错 ,尤其是在处理三维物体时 。
相关主题
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
参考文献：视频中的人体运动分析及其应用研究
人体描述
边界框描述 棍棒图描述
人体描述
细节的不同水平
2D轮廓
可变形轮廓 近似为面片描述
silhouette contour model
cardboard model
根据应用对模板复 杂度的需要而定
Байду номын сангаас
近似为带状描述
2D blob model 圆柱体
3D体
多面体
参考文献：Action Recognition in Videos:from Motion Capture Labs to the Page 3Web
行为识别的流程
目标的运动特征，可以用于运动表述，是行为理解等高层部分的基础。 常见的运动表述方法有：运动轨迹、时空图表述和光流。
Page 4 参考文献：运动人体行为分析
• 缺点： • 前景、背景区域的确定与阈值的选取有很大的关系
当灰度图像序列对比度较低时，由于相邻两帧的差(前景与背景之差)的范围很小，阈 值难以选取，影响前景目标的分割结果。
• 区域灰度值变化较为平坦时，容易在人体二值图像内产生空洞现象，给后续的目标分 类、跟踪和识别造成不便。
• 优点： • 对于动态环境有较强的自适应性
Page 10
目标分类
根据运动区域的形状 特征进行分类
这两类目标分类方法 也可结合使用，以得 到更准确的分类结果
基于形状信 息的分类
目标分类
基于运动信 息的分类
利用人体运动的周 期性进行分类
使用简单的人体轮廓模式的 形状参数检测运动人体
提取区域的分散度、面积、宽高比等 特征，采用三层神经网络将前景目标
ces) • CANTATA(Content Aware Networked systems Towards Advanced and TailoredAssist
ance) • 中国科学院自动化所的生物识别与安全技术研究中心CBSR • 微软亚洲研究院
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参考文献：监控视频中的人体异常行为检测研究
检测。
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目标检测——背景减除法
• 最常用且有效的是背景减除法。 • 背景减除法最简单的实现方法是预先选取不含前景运动目标的背景图像，然后将当前
图像帧与背景图像相减得到前景目标。 • 背景减除法通常在摄像机固定的情况下使用，关键是建立随场景变化不断更新的背景
模型。 • 有两类常用的背景更新方法: • 1、建立背景模型并采用自适应方法对模型参数进行调整，从而获得新背景图像; • 2、从过去的一组观测图像中按一定的假设选择像素值构成当前背景图像。
人体行为识别概 述
机器视觉团队：欧阳寒
行为识别现状
• VSAM(Visual Surveillance and Monitoring) 1997 • IVPL实验室(The Image and Video Processing Laboratory) • AIRVL实验室(Artificial Intelligence，Robotics，and Vision Laboratory) • LPAC实验室(Laboratory for Perception，Action and Cognition) • KNIGHT系统 • ISCAPs(Integrated Surveillance of Crowded Areas for Public Security) • REASON(Robust Methods for Monitoring and Understanding People in Public spa
视频中的人体运动分析及其应用研究
行为识别的流程
Page 5
。
目录
Page 6
目标检测 目标分类 目标跟踪 特征提取 行为理解
运动目标检测
对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步 运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。
目标检测
时间差分法
背景减除法 块匹配法
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目标检测——光流法
• 基于光流法的运动检测，是利用运动物体随时间变化在图像中表现的光流特性，通过 计算位移向量光流场来提取运动目标。
• 光流是空间运动物体在观测成像面上对应像素运动的瞬时速度，是空间物体可见点的 三维速度矢量在成像平面上的投影，它携带了丰富的运动和结构信息。
• 优点： • 即使在摄像机运动的情况下也能检测出独立的运动目标。 • 缺点： • 由于噪声、多光源、阴影和遮挡等原因，计算出的光流场分布并不十分可靠和准确。 • 多数光流法计算复杂、耗时，在实际的系统中没有特殊的硬件支持时，很难实现实时
分类为人、人群、车辆和背景干扰
分散度和面积信息区分人、车 辆及混乱扰动
根据人体运动的周期性特性，采用 时频分析法判断运动轨迹是否存在
周期性，从而识别出运动人体
通过计算运动区域的残余光流来 分析运动目标的刚性和周期性
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与刚性车辆的运动相比，非刚性的人体运动具有较高的平均 残余光流并且人体运动呈现周期性，因此可将人体区分出来
虚拟现实 • Human-Computer Interaction (HCI) systems
kidsRoom、Smart room 、Facial action用于分析精神病病人的情感行为 。 • robotics • medical area 辅助诊断病人的运动问题。另一个是对老年人提供远程协助。
圆锥 球体
参考文献：Human Motion: Modeling and Recognition of Actions and Interactions
行为识别前景
• high-level video indexing and retrieval • “smart” video surveillance systems
自动检测异常行为，辅助检索一个特定的事件。 • The analysis of sport videos
帮助教练进行战略分析。识别不同的游泳风格。 • Hand gesture recognition
光流估计法
基于主动轮廓线模 型的方法
基于小波的方法
Page 7 基于人工神经网络 的方法
参考文献：视频中的人体运动分析及其应用研究.nh 运动目标跟踪算法研究综述.pdf
目标检测——时间差分法
• 在连续的图像序列中两幅或三幅相邻帧之间采用基于像素的时间差分，并对差分结果 进行阈值化处理以提取图像中的前景运动区域。