多特征的人体目标再识别
视频监控中基于在线多核学习的目标再现识别
在单 摄像 机跟 踪 中 ，对 于行 人这 样的 非 刚体来说 ，颜 色是 最鲁 棒 的视 觉 外观特 征 。但颜 色特 征受 光 照 条 件 、摄像 机参 数等 因素 的影 响很大 ，因此跨 非重 叠视 域多 摄像机 跟踪 中仅 采用 颜色 特征 不能 获得好 的 目
标再识别结果。近年来 ，另一种视觉外观特征 ： 局部描述符 ， 图像分类等领域 获得了广泛应用 。由于 在 局部描述符能够适应不精确的 目 标定位 、部分遮挡以及光照变化 ，文献［ ７把其应用于人体 目标跟踪和再 ６］ —
第３ ９卷第 ９ 期
２ １ 年 ９月 ０ｌ ｃｒ ｎ ｃＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｔ — ｅ ｔｏ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ
Ｖ ｌ ９ ＮＯ ９ ０ ３ ＿ ＿ ． ．
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文章 编 号 ：１０ —０ ２ ）９ｏ ６— ７ ３ ５ Ｏ ０一 ０５ ０ ０ １ ｘ（ １ ２
２ Ｄｅａ ｔｅ ｔｆ ｎｏｍ ｔ ｎ ｃ ｎ ｅ Ｅｅ ｔ ｎｃ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｚ ￣ｉｎ ｎｖｒｉ ， ａ ｇｈ ｕ ０ ７ Ｃ ｉａ ． ｐ ｒ ｎ ｌ ｒ ａｉ ｉ ｃ ＆ ｌ ｒ ｉＥ ｇｎ ｅｉ ， ｈ ａ ｇＵ ｉｅｓｙ Ｈ ｎ ｚｏ １ ２ ， ｈｎ ） ｍ ｏ ｆ ｏＳｅ ｃｏ ｎ ｔ ３ ０
基于行人重识别和姿态估计的跨摄像头多目标跟踪算法研究
基于行人重识别和姿态预估的跨摄像头多目标跟踪算法探究关键词：跨摄像头多目标跟踪、行人重识别、姿态预估、目标匹配、目标识别一、引言随着智能监控系统的广泛应用，跨摄像头多目标跟踪技术越来越受到关注。
在实际监控中，由于监控区域的复杂性和行人数量的增加，单个摄像头往往不能满足监控的需要，需要多个摄像头进行联合监控。
跨摄像头多目标跟踪技术可以跟踪多个目标，包括目标位置、行动轨迹和运动状态等信息，提高了监控系统的精度和效率。
目前的跨摄像头多目标跟踪算法主要有多特征融合、多目标检测和多目标跟踪等方法。
但是在实际应用中，由于目标的相似性、目标特征的变化和摄像头视角的不同，这些方法往往无法满足实际需要。
因此，本文提出了一种基于行人重识别和姿态预估的跨摄像头多目标跟踪算法。
该算法结合了行人重识别和姿态预估，利用行人重识别进行跨摄像头目标匹配，利用姿态预估援助提高目标识别准确率，有较好的好用性和鲁棒性。
在试验中对不同场景下的视频进行了测试，结果表明该算法能够有效跟踪多个目标，在目标交叉、遮挡和姿态变化等状况下仍具有较好的跟踪效果。
二、相关探究目前的多目标跟踪算法主要分为两类：基于检测和基于跟踪。
基于检测的算法先使用目标检测器，再使用滤波器进行目标跟踪。
基于跟踪的算法则不使用目标检测器，直接使用前一帧的跟踪结果进行目标跟踪。
多目标跟踪算法中比较常用的方法有多特征融合和多目标检测。
多特征融合方法主要是将多个特征进行融合，以提高识别准确率和鲁棒性。
多目标检测方法则是利用先进的目标检测器进行目标检测，再依据检测结果进行跟踪。
当前的多目标跟踪探究中，行人重识别和姿态预估技术也得到了广泛的应用。
行人重识别技术主要是在多摄像头环境下，通过进修前后两帧中行人特征的变化来实现行人的身份跟踪。
姿态预估技术则是利用深度进修等技术，对目标在挪动过程中发生的形变进行猜测和修正，提高目标的识别准确率。
三、算法设计本文提出的跨摄像头多目标跟踪算法主要分为三步：预处理、目标匹配和目标跟踪。
多特征融合的目标识别与提取在空间定位中的研究
目标 的 提 取 、几 何基 元 的 提取 定 位 方 面进 行 深 入 地 研 究 ．本 文 采取 一 系列 有效 的方 法 实现 了多特 征 目标 的 自动 识 别 与提 取 并 应 用 随机 Ｈ ｕ ｈ 换 技 术对 几 何 基元 进 行 了准 确 的提 取 定 位 ． ｏｇ 变
在 粗 检 中 用颜 色 对 图象 进 行 分 割 时 ，一种 常 用 的 方 法是 采用 聚 类 法 ，它 是 通 过 找到 彩 色 空 间
中象 色值 的 色 彩聚 类 ，并将 每一 个 图 象 指 定到 不 同 的聚 类 中来 实现 的 ，另 １ 是 区 域分 裂 ．在 此 种
手 段 取 代 传 统 的 眼断 、手 摸 、 皮尺 量 等 的 交通 事 故 测量 手 段 亦 日趋重 要 ．该研 究 就 是 利 用 图象 目 标 的 自动识 别 与提 取 并 由单 幅 图象 确 定 空 间三 维 物 体方 位 的 方 法来 给 交通 事故 定 位 的 ．在 自然环 境 中 ， 目标 和 背景 的 成 像 条件 一 般 是 不 可控 制 的 ，随机 变 化的 因 素和 复 杂 的背 景 信 息给 目标搜 索
某些 背 景 又可 能 与 目标 有 不 大 的 差异 ，再 加 上距 离 、角 度 的不 同 ，要 从种 种 干扰 中 区别 出 目标 是 十分 困难 的 ．现 在 的许 多 目标识 别 算 法 由于 其特 征 检 测 只考 虑 了边 缘 等共 性 特性 ，没 有 考虑 在 特
人体行为识别技术的原理与应用
人体行为识别技术的原理与应用随着科学技术的不断发展，人们的生活方式和工作环境也在发生改变，同时也让一些新型技术逐渐兴起并应用于我们的生活中。
其中，人体行为识别技术就成为了当代科技领域中备受瞩目的一项技术成果。
它可以通过智能算法和人体行为生物特征进行识别和监测，从而达到更加智能化、便捷化的目的。
本文将从原理和应用两个方面进行介绍。
一、人体行为识别技术的原理人体行为识别技术的核心在于从视频数据或者传感器数据中提取出人体行为的生物特征，再通过模式识别等技术进行处理和比对，最终实现人体的识别和监测。
在具体实现上，人体行为生物特征主要包括了姿态、动作、面部表情等。
其中，姿态指人体的几何形状和空间位置，动作指人体在不同时间下运动的状态变化，面部表情则反映了人体的情绪和心理状态。
基于这些生物特征，目前人体行为识别技术主要采用了机器学习和深度学习等技术。
首先，利用传感器或者高清摄像头采集到的数据来进行训练，将数据进行转化和筛选，构建出一个较小的数据集。
接着，根据这些数据进行特征提取，在通过特征分类的方法来实现人体行为模式的识别。
最后再应用到实际的工作场景中，对人体进行检测和识别。
二、人体行为识别技术的应用人体行为识别技术已经在许多领域得到了广泛的应用，其主要应用领域包括了安防、健康等。
1. 安防在安防方面，人体行为识别技术被用于室内视频监控系统、智能交通系统等方面。
智能监控系统利用视频数据可追踪人员，通过跟踪记录来分析场所中人员的行为习惯和行为模式，从而预测出异常行为。
智能交通系统通过识别司机的面部表情和身体姿态，以预测出其驾驶行为和驾驶状态。
2. 健康人体行为识别技术在健康领域中的应用也在不断增多。
医疗方面，这项技术可以帮助医生进行跟踪，监测患者的康复情况，并提供针对性的康复方案。
在体育场馆中，人体行为识别技术帮助体育教练通过运动员的姿态和动作来评估运动能力、提高训练质量和准确性。
除此之外，人体行为识别技术可以在零售行业中帮助零售商更好地了解顾客的消费行为；在智能家具领域中，它还可以通过识别人体姿势，来提供更加人性化的家居智能化方案。
-一种基于颜色特征的目标再识别方法
一种基于颜色特征的目标再识别方法
《一种基于颜色特征的目标再识别方法》
嘿，咱今天来聊聊一种特别有意思的基于颜色特征的目标再识别方法。
就说有一次我去逛商场，那商场里人可多了去了。
我正溜达着呢，突然看到一个特别显眼的红色气球在人群中飘来飘去。
我当时就想啊，这要是用颜色特征来识别这个气球，那可太容易了。
我就盯着那个红色气球看呀，它一会儿飘到这边，一会儿飘到那边，那鲜艳的红色在人群中特别扎眼。
我就一直跟着它，看着它的颜色在不同的背景下依然那么突出。
然后呢，我发现就算周围有其他红色的东西，比如一件红色的衣服或者一个红色的包包，但那个气球的红色就是有一种独特的感觉，很容易就能和其他的红色区分开来。
这不就跟咱说的基于颜色特征的目标再识别方法差不多嘛。
通过颜色的独特性，一下子就能把目标给锁定啦。
你看，这在生活中不就是一个很简单的例子嘛。
咱平时可能不会特意去想这些，但其实这样的现象就在我们身边呀。
所以说呀，这种基于颜色特征的目标再识别方法，还真挺有用的呢，哈哈！
哎呀，说了这么多，反正就是这么个理儿，希望你们也能在生活中发现这样有趣的事情和现象呀，这可都是跟我们的主题息息相关的呢！。
行人再识别技术综述
第44卷第9期自动化学报Vol.44,No.9 2018年9月ACTA AUTOMATICA SINICA September,2018行人再识别技术综述李幼蛟1,2,3卓力1,2,4张菁1,2李嘉锋1,2张辉1,2摘要行人再识别指的是判断不同摄像头下出现的行人是否属于同一行人,可以看作是图像检索的子问题,可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域.由于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化等原因,使得行人再识别成为目前计算机视觉领域一个既具有研究价值又极具挑战性的研究热点和难点问题.早期的行人再识别方法大多基于人工设计特征,在小规模数据集上开展研究.近年来,大规模行人再识别数据集不断推出,以及深度学习技术的迅猛发展,为行人再识别技术的发展带来了新的契机.本文对行人再识别的发展历史、研究现状以及典型方法进行梳理和总结.首先阐述了行人再识别的基本研究框架,然后分别针对行人再识别的两个关键技术(特征表达和相似性度量),进行了归纳总结,重点介绍了目前发展迅猛的深度学习技术在行人再识别中的应用.另外,本文对行人再识别中代表性的数据集以及在各个数据集上可以取得优异性能的方法进行了分析和比较.最后对行人再识别技术的未来发展趋势进行了展望.关键词行人再识别,人工设计特征,深度学习,特征表达,相似性度量引用格式李幼蛟,卓力,张菁,李嘉锋,张辉.行人再识别技术综述.自动化学报,2018,44(9):1554−1568DOI10.16383/j.aas.2018.c170505A Survey of Person Re-identificationLI You-Jiao1,2,3ZHUO Li1,2,4ZHANG Jing1,2LI Jia-Feng1,2ZHANG Hui1,2Abstract Person re-identification aims to associate the same person across different views and can be taken as a sub-problem of image retrieval.It has extensive application prospects in many areas such as intelligent video surveillance, security,and criminal investigation.Due to poor illumination condition,image resolution,camera viewpoint,environment, and pedestrian pose,person re-identification has become one of the challenging problems in computer vision.Early person re-identification methods mostly rely on hand-crafted features and researches are conducted on small-scale datasets.In recent years,the emergence of large-scale datasets and rapid development of deep learning techniques provide person re-identification with new opportunities.This survey gives a detailed overview of the history,state of the art,and typical methods in this domain.Firstly,the general framework of person re-identification is presented.Then,feature repre-sentation,similarity measurement,and two key aspects of person re-identification,are further summarized,respectively. We also highlight the application of rapid developing deep learning techniques to person re-identification.Moreover,the representative datasets of person re-identification and methods of obtaining excellent performance on each dataset are analyzed and compared.Finally,the future trends of thisfield are discussed.Key words Person re-identification,hand-crafted feature,deep learning,feature representation,similarity measurement Citation Li You-Jiao,Zhuo Li,Zhang Jing,Li Jia-Feng,Zhang Hui.A survey of person re-identification.Acta Auto-matica Sinica,2018,44(9):1554−1568收稿日期2017-09-05录用日期2018-01-19Manuscript received September5,2017;accepted January19, 2018国家自然科学基金(61531006,61372149,61370189,61471013),北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD201503 11,CIT&TCD201404043),北京市自然科学基金(4142009,41630 71),北京市教育委员会科技发展计划项目(KM201410005002,KM20 1510005004),北京市属高等学校人才强教计划资助项目PHR(IHLB)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61531006,61372149,61370189,61471013),the Importation De-velopment of High-Caliber Talents Project of Beijing Municipal Institutions(CIT&TCD20150311,CIT&TCD201404043),Bei-jing Natural Science Foundation(4142009,4163071),Science and Technology Development Program of Beijing Education Committee(KM201410005002,KM201510005004),and Fund-ing Project for Academic Human Resources Development in In-stitutions of Higher Learning under the Jurisdiction of Beijing Municipality本文责任编委黄庆明行人再识别(Person re-identification,Re-ID)起源于多摄像头跟踪,用于判断非重叠视域中拍摄到的不同图像中的行人是否属于同一个人.行人再识别涉及计算机视觉、机器学习、模式识别等多个学科领域,可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦Recommended by Associate Editor HUANG Qing-Ming1.北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京1001242.北京工业大学信息学部微电子学院北京1001243.山东理工大学计算机科学与技术学院淄博2550004.北京电动车辆协同创新中心北京1000811.Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing University of Technology,Beijing 1001242.College of Microelectronics,Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing1001243.College of Computer Science and Technology,Shandong Uni-versity of Technology,Zibo2550004.Beijing Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles,Beijing1000819期李幼蛟等:行人再识别技术综述1555等领域.近年来,行人再识别技术引起了学术界和工业界的广泛关注,已经成为计算机视觉领域的一个研究热点.由于行人兼具刚性和柔性物体的特性,外观易受穿着、姿态和视角变化以及光照、遮挡、环境等各种复杂因素的影响,这使得行人再识别面临着巨大的技术挑战.对再识别的研究可以追溯到2003年,Porikli [1]利用相关系数矩阵建立相机对之间的非参数模型,获取目标在不同相机间的颜色分布变化,实现了跨视域的目标匹配.2006年,Gheissari 等[2]首次提出行人再识别的概念,利用颜色和显著边缘线直方图(Salient edge histograms)实现行人再识别.经过多年的研究,行人再识别取得了诸多有意义的成果.2010年,Farenzena 等[3]第一次在计算机视觉领域的顶级会议CVPR (Computer vision and pat-tern recognition)上发表了关于行人再识别的文章Person re-identification by symmetry-driven accu-mulation of local features .自此以后,在计算机视觉领域的国际重要会议,如CVPR,ICCV (Inter-national conference on computer vision),BMVC (British machine vision conference),ECCV (Euro-pean conference on computer vision),ICIP (Inter-national conference on image processing)和权威期刊,如TPAMI (Transactions on Pattern Analy-sis and Machine Intelligence ),IJCV (International Journal of Computer Vision ),Pattern Recognition 等,行人再识别都成为一个重要的研究方向,涌现了大量的研究成果.尤其是近年来,很多学者和研究机构陆续公布了专门针对行人再识别问题的数据集,极大地推动了行人再识别研究工作的开展.行人再识别的典型流程如图1所示.对于摄像头A 和B 采集的图像/视频,首先进行行人检测,得到行人图像.为了消除行人检测效果对再识别结果的影响,大部分行人再识别算法使用已经裁剪好的行人图像作为输入.然后,针对输入图像中提取稳定、鲁棒的特征,获得能够描述和区分不同行人的特征表达向量.最后根据特征表达向量进行相似性度量,按照相似性大小对图像进行排序,相似度最高的图像将作为最终的识别结果.行人再识别包括两个核心部分:1)特征提取与表达.从行人外观出发,提取鲁棒性强且具有较强区分性的特征表示向量,有效表达行人图像的特性;2)相似性度量.通过特征向量之间的相似度比对,判断行人的相似性.可以看出,行人再识别与图像检索的思路相同,可以看作是图像检索的子问题.根据行人再识别采用的数据源,可分为基于图像的行人再识别和基于视频的行人再识别.后者得益于视频中包含更为丰富的时间信息,可以获得更优的性能.根据采用的特征提取与表达方法,行人再识别技术的发展可以分为两个阶段:1)2012年之前的人工设计特征阶段;2)2012年之后的深度特征阶段.随着深度学习研究的不断深入,各种基于深度学习的行人再识别方法被不断推出,并取得了远超过传统方法的性能[4].本文对基于人工设计特征和基于深度学习的行人再识别技术的研究进展情况进行综述.第1节介绍基于人工设计特征的行人再识别方法研究进展,重点阐述特征提取与表达、相似性度量的常用方法.第2节介绍基于深度学习的行人再识别方法研究进展,将其分为端到端式、混合式和独立式分别加以介绍.第3节介绍具有代表性的行人再识别数据集,并对各个数据集上取得优异性能的方法进行详细分析和比较.第4节对行人再识别技术的未来发展趋势进行展望.1基于人工设计特征的行人再识别基于人工设计特征的行人再识别主要包含特征提取与表达和相似性度量两部分.特征是整个行人再识别的基础,特征的好坏直接影响到最终的识别性能,合理的相似性度量方法将进一步提高识别准确率.1.1特征提取与表达行人再识别采用的特征可分为低层视觉特征、中层滤波器特征和高层属性特征三类.另外,在基于图1行人再识别典型流程图Fig.1Typical flowchart of person Re-ID1556自动化学报44卷视频的行人再识别中,不仅提取空间特征,而且提取时间特征来反映视频的运动信息,提高识别精度.低层特征是指颜色、纹理等基本的图像视觉特征.低层视觉特征及其组合是行人再识别中常用的特征.多个低层视觉特征组合起来比单个特征含有更加丰富的信息,具有更好的区分能力,因此常将低层视觉特征组合起来用于行人再识别.中层滤波器特征是指从行人图像中具有较强区分能力的图像块组合中提取出的特征.滤波器是对行人特殊视觉模式的反映,这些视觉模式对应不同的身体部位,可以有效表达行人特有的身体结构信息.高层属性特征是指服装样式、性别、发型、随身物品等人类属性,属于软生物特征,拥有比低层和中层特征更强大的区分能力.虽然行人再识别技术最初提出的目的是用于视频追踪,但受限于有限的计算和存储能力,目前大多数行人再识别方法是基于静止图像的,各个摄像头下仅拍摄有一张或少数几张行人图像.然而,静止图像中包含的信息十分有限,导致再识别的准确性难以尽如人意.近年来,许多学者开始利用视频进行行人再识别.相对于静止图像,视频中包含更加丰富的时空信息,充分利用视频中的时空特征,可以获得更优的识别性能.1.1.1低层视觉特征行人外观具有丰富的颜色信息,颜色是行人再识别中最常用的低层视觉特征之一.颜色直方图是应用最为广泛的一种特征,可以表征行人图像的整体颜色分布.此外,颜色矩、颜色相关图、颜色聚合向量等也是主要的颜色特征.Farenzena等[5]提出一种对称驱动的局部特征累计方法(Symmetry-driven accumulation of local features,SDALF).该方法首先取得行人的前景图像,然后分别提取三种互补的颜色特征:加权颜色直方图、最稳定颜色区域和高重复结构颜色块,三种特征结合起来用以描述行人外观的颜色特性.颜色特征对于姿态和视角变化具有鲁棒性,但易受光照和遮挡的影响,而且由于着装相似问题,只利用颜色特征很难有效区分大规模的行人图像.行人衣着常包含纹理信息,而纹理特征涉及到相邻像素的比较,对光照具有鲁棒性,因此很多研究工作将颜色和纹理特征组合起来使用.文献[6]提出一种ELF(Ensemble of localized features)特征,利用Adaboost算法在一组颜色和纹理特征中选择出合适的特征组合,可以提高识别的准确性.颜色和纹理特征能够提供行人图像的全局信息,但是缺乏空间信息.因此很多行人再识别方法在颜色和纹理特征中加入空间区域信息.行人图像被分成多个重叠或非重叠的局部图像块,然后分别从中提取颜色或纹理特征,从而为行人特征增加空间区域信息.当计算两幅行人图像的相似度时,对应的图像块内的特征将分别进行比较,然后将各个图像块的对比结果融合,作为最终的识别结果[3,5].或简单地将各个图像块特征级联为一个特征向量,然后进行对比[6−8].表1是对行人再识别常用的几种典型图像块分割方法进行的归纳和总结.采用局部分割模型的目的是通过对人体结构的多层次建模,提高局部特征的判别性和区分性,尽可能多地过滤掉背景信息.图2是表1中四种分割方式的分割结果示意图.图2(a)∼2(d)依次为上下半身分割法、条纹分割法、滑动窗分割法和三角形分割法.其中滑动窗分割方法符合人类的视觉规律,识别效果最好.图像块分割方法可以利用行人身体子块位置的先验知识.采用这种方法实现的识别过程相对简单,但是无法确保图像子块与身体子块之间的精确匹配,对于强烈的视角变化,鲁棒性较差.另外,当多种低层特征组合使用时,随着特征数目的增加,特征向量维数会呈指数增长.利用协方差作为行人图像的特征描述,可以大大降低特征维数[9−10].文献[9]提出一种HSCD(Hybrid spa-tiogram and covariance descriptor)描述符,将空间直方图与协方差算子进行融合.空间直方图由各个表1典型行人图像分割方法Table1Typical segmentation methods of pedestrian image分割方式对应文献主要思想上下半身分割[3,5]提取行人的前景图像,分成头部、躯干和腿部三部分.对后两部分计算垂直对称轴.对提取的特征根据与垂直对称轴的距离进行加权,从而减少行人姿态变化的影响.缺点是分割过程过于复杂.条纹分割[6−7]分成六个水平条,分别对应于行人头部、水平躯干的上下部、腿部的上下部分.然后提取水平条内的ELF特征,减少了视角变化对识别的影响.缺点是会造成水平条内空间细节信息的损失.滑动窗分割[8]利用滑动窗来描述行人图像的局部细节信息,在每个滑动窗内提取颜色和纹理特征.缺点是特征维数过大.三角形分割[2]利用局部运动特征对行人图像进行三角形时空分割.缺点是分割结果不够准确.9期李幼蛟等:行人再识别技术综述1557图2行人图像块分割方法Fig.2Patch segmentation methods of pedestrian image图像区域上的多通道颜色直方图累加而成.协方差算子由相同图像区域中包含了颜色和纹理信息的协方差矩阵构成.然而,协方差描述符会去除图像的均值信息,而这些信息对区分行人是非常重要的.文献[11]提出一种GOG (Gaussian of Gaussian)描述符,利用分层高斯算子将图像分为由多个高斯分布进行描述的不同区域来表示颜色和纹理信息,每种高斯分布代表一个小的图像块,每个图像块的特征组合起来得到行人图像的特征向量,用于识别.低层特征的提取不需要复杂的训练过程,可解释性较强.但是表达能力较弱,面对复杂的识别环境其泛化能力受到一定制约,无法针对具体的行人再识别任务进行优化.1.1.2中层滤波器特征中层滤波器特征是利用聚类算法,从行人图像中学习出一系列有表达能力的滤波器.每一个滤波器都代表一种与身体特定部位相关的视觉模式,也称显著区域(Salient region).如果在同一行人的多幅图像中存在由若干小的图像块组成的显著区域,例如提包,会有助于做出判断,如图3[12]所示,图中虚线框为显著区域检测结果.如果提包出现在多张图像中的不同空间位置,很多行人再识别算法会将其忽略.这些方法[3,5,13−14]通常只考虑大块的对应上衣和裤子的颜色区域,小的颜色区域因为不属于身体主要区域会被当作异常值而忽略掉.因为显著区域对于光照和视角变换具有较强的鲁棒性,因此合理利用显著区域会有效提高再识别的性能[12,15−16].Zhao 等[12]以非监督的方式得到图像中的显著区域用于行人再识别,对获得的显著区域进行显著性排序,并据此分配权重.Cheng 等[17]采用类似SDALF 的前景分割方法,利用人们对于行人外观的先验知识首先提取出行人的前景图像.然后基于图画结构训练出包含11个身体部分的人体结构模型,在该模型的基础上提取颜色直方图组成行人图像的特征表达,用于行人再识别.图3行人显著区域示意图Fig.3The illustration of salient region人体由各个身体部位组成,具有良好的结构特性,使用与人体部位对应的滤波器特征能够平衡行人描述符的区分能力和泛化能力.低层和中层特征结合起来使用能够充分发挥各自的优势,在一定程度上克服行人再识别中的光照和视角变化问题.但是,人体是非刚性目标,外观易受到姿态、遮挡等各种因素的影响,仅利用低层和中层特征会导致识别精度不高,还需要利用其他更高层的特征.1.1.3高层属性特征人类在辨识行人时会使用离散而精确的特有属性(Attribute),例如服装样式、性别、胖瘦等都属于行人的属性特征.行人图像对应的属性特征通常采用离散的二进制向量表示形式,例如图3中的行人,假设定义3个属性(是否男性;是否长发;是否携带提包),则对应的属性特征向量为[101].与其他特征相比,高层属性特征尽管在提取和表达方面复杂,属性标定需要大量的人工和时间成本,但含有更加丰富的语义信息,而且对于光照和视角变化具有更强的鲁棒性.因此,属性特征与低层特征联合使用,可以有效提高识别性能.Layne 等[18]将属性特征用于行人的再识别.针对服装的样式、发型、随身物品以及性别设计并手工标注了15种基于低层特征的行人属性.在进行基于属性的行人再识别时,首先利用一组人工标定好属性的样本图像训练支持向量机(Support vector machines,SVM)属性分类器,将属性判别结果用于1558自动化学报44卷行人再识别.因为训练样本中的某一属性是通过不同摄像头拍摄的图像学习得到的,因此属性分类器具有一定的视角鲁棒性.属性的标定费时费力,因此研究者们开始探索如何扩展已有的属性.文献[19]借助其他非行人再识别专用的大型数据集训练出一组属性,这些大型数据集带有颜色、纹理和类别标签.训练好的属性通过非监督的方式直接应用到小型的行人再识别数据集上.无论是手工标注还是通过低层特征学习得到的属性特征,彼此之间相互独立.如果能利用属性特征中包含的语义信息,将属性特征投影到连续的有关联的属性空间中,将大大提高属性特征的区分能力.文献[20]利用多任务学习[21]得到行人属性特征的相关性低秩矩阵,通过该矩阵转换后的属性特征向量具有较小的类内差和较大的类间差,因此具有很好的区分性.属性特征可以对行人图像进行语义层面的解释,能够有效缩小低层视觉特征与高层语义特征之间的语义鸿沟.研究结果表明,与低层特征相比,在再识别过程中使用高层属性特征,性能明显提升,以最常用的VIPeR数据集[22]为例,平均识别精度可以提高6%左右.1.1.4视频时空特征在基于视频的行人再识别中,每个行人至少包含两段跨视域的视频序列,其中包含数量不等的视频帧.这些视频帧能够提供大量的训练样本,可以更方便地训练机器学习算法,从而提高识别的性能.处理视频最常用的方法是提取每一帧的低层特征,然后利用平均/最大池化方法将其聚合为一个全局特征向量,用以反映行人的外观信息[23].值得注意的是,虽然视频数据量巨大,但是人们感兴趣的信息可能主要集中在某些方面.另外,视频中的冗余信息对识别结果有一定的负面影响.因此,许多学者致力于从视频中挖掘更有效的信息.Gao等[24]提出一种时间对准池化方法,利用行走的周期特性将视频序列分成独立的行走周期,选择最符合正弦信号特性的周期代表该视频序列,提高了识别性能.与图像相比,视频序列中的帧与帧之间不仅存在空间依赖关系,也存在时间次序关系,合理利用视频的时间特征能够反映行人的运动特性,提高识别准确率.因此,对于基于视频的行人再识别来说,往往提取视频的时空特征用于识别.在判别视频帧选择排序(Discriminative video fragments selection and ranking,DVR)[25]方法中,首先通过计算每个行人视频序列的步态能量图像[26]来提取行人的运动特征,然后融合HOG3D[27]时空特征,最后通过判别视频帧排序模型进行相似性度量.You等[23]采用HOG3D时空特征,并融合行人图像的颜色和纹理特征作为行人的特征表达.总的来说,时空特征反映了视频中的运动信息,是行人外观特征的有效补充.然而,时空特征易受视角、尺度和速度等因素的影响,在新型的大型行人再识别数据集上表现得差强人意.因为对于大型行人再识别数据集来说,随着行人的大幅增加,行人之间的运动相似性也随之增加,这使得时空特征的区分能力大幅下降.同时,大型数据集中摄像头数量多,使得同一行人的姿态差异增大,运动差异愈加明显,这些都限制了时空特征在行人再识别中的作用.因此,如何设计更具区分性的时空特征是基于视频的行人再识别需要解决的问题.1.2相似性度量行人再识别利用特征之间的相似性来判断行人图像的相似性,特征相似的行人图像将被看作是同一个人,选择合适的相似性度量方法对行人再识别至关重要.根据度量过程中是否使用标签,相似性度量可以分为无监督度量和监督度量.另外,在基于视频的行人再识别中,行人除了外观相似之外,不同行人的运动特性也往往非常相似,这使得行人再识别成为一个挑战性的难题.如何设计相似性度量方法,对特征相似的行人加以区分是提高行人再识别性能需要解决的关键问题.1.2.1无监督度量无监督度量直接利用特征表达阶段获得的特征向量进行相似性度量.特征向量之间的相似性往往通过特征向量之间的距离进行度量,特征向量之间的距离越小,说明行人图像越相似.早期的行人再识别研究工作通常使用简单的欧氏距离或巴氏距离作为相似性度量方法.假设x,y分别代表两个摄像头下的行人图像特征向量,则对应的欧氏距离为d(x i,y i)=ni=1(x i−y i)2,i=1,2,···,n(1)巴氏距离[28]经常在分类任务中用于测量类之间的可分离性,其计算公式为D B(x,y)=−ln(BC(x,y))(2)其中,BC(x,y)=√x i y i代表巴氏系数.文献[3]中提取了加权颜色直方图、最稳定颜色区域和高重复结构颜色块三种行人特征,前两种特征采用巴氏距离而最后一种采用欧氏距离进行度量,三种距离的加权和作为最终的特征距离.欧氏距离和巴氏距离等简单的几何距离通常将数据的各个维度等同对待,没有考虑不同维度对识9期李幼蛟等:行人再识别技术综述1559别效果的影响程度,因此获得的相似度并不准确.而监督方式利用带标签的训练集样本,通过对目标函数的优化,可以获得能够有效反映样本相似关系的特征空间,成为目前行人再识别中相似性度量的主要方法[7−8,23].1.2.2监督度量距离度量学习是基于成对约束的监督度量方法,基本思路是利用给定的训练样本集学习得到一个能够有效反映数据样本间相似度的度量矩阵,在减少同类样本之间距离的同时,增大非同类样本之间的距离.当特征向量提供的信息足够充足时,距离度量能够获得比非监督方式更高的区分能力.但是,与非监督度量方法相比,距离度量学习需要额外的学习过程,在训练样本不足时容易产生过拟合现象,且图像库和场景变化时需要重新训练.距离度量学习最常见的是基于马氏距离[29]的度量.给定一个R d空间上的n个特征向量[x1,x2,···,x n],找到一个半正定矩阵M∈R d×d,则向量对(x i,x j)之间的马氏距离为d M(x i,x j)=(x i−x j)T M(x i−x j)(3)式(3)可以转化为凸优化问题进行求解[30].例如Zheng等[31]提出一种概率相对距离比较(Prob-abilistic relative distance comparison,PRDC)方法,对行人特征的相对距离函数进行优化.对于每张行人图像,选择同一行人样本和不同行人样本组成三元组,在训练过程通过最小化不同类样本距离与同类样本距离的和,得到满足相对约束的马氏距离度量矩阵.经典的度量学习方法有大间隔最近邻(Large margin nearest neighbor,LMNN)[32]、基于信息论的度量学习(Information theoretic metric learn-ing,ITML)[33]和基于逻辑判别的度量学习(Logis-tic discriminant metric learning,LDML)[34]等.在行人再识别问题中,行人的特征表达往往包含图像的多种统计信息,使得行人图像的特征向量结构复杂,维数较高.上述方法由于复杂的优化策略对系统资源造成了过高的负担,因此不适合大规模的行人再识别.保持简单直接度量算法(Keep it simple and straightforward metric,KISSME)[35]不需要通过复杂的迭代算法计算度量矩阵,因此计算效率更快.实验结果表明,对比ITML等传统算法,KISSME 算法在识别准确率和算法效率上都更具有优势. KISSME通过似然比检验的方法将距离度量学习转化为δ(x ij)=logp(x ij|H0)p(x ij|H1)(4)其中,x ij=x i−x j,H0,H1分别为样本对相似与否的假设检定.KISSME包含两个主要阶段:1)进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维;2)利用PCA子空间上行人类内差和类间差的协方差矩阵学习距离函数.然而,这种两阶段的处理方式在低维空间中很可能无法求得最优解.因为在经过第一阶段之后,隶属于不同类的样本会变得杂乱无章.跨视域二次判别分析方法(Cross-view quadratic discriminant analysis,XQDA)[8]对该方法进行了改进,能够同时学习基于跨视域数据的子空间和低维空间上的距离度量,通过学习行人类内差和类间差的协方差矩阵的核度量来建立距离度量函数.总的来说,由于具有去耦合和量纲无关两种优良的性质,使得基于马氏距离的距离度量学习方法在行人再识别中应用得最为广泛.在传统的小型数据集上,为了获取更加丰富的行人信息,行人描述符的维度远远超过训练样本的数量,造成距离学习过程中的小样本问题(Small sample size,SSS).为了解决该问题,往往需要对行人特征进行降维和正则化处理,导致距离学习函数只能获得次优解.最近,大型行人再识别数据集的出现有效缓解了距离度量学习的小样本问题.然而,目前的距离度量算法大都是基于成对约束的,约束的数量是训练样本数量的平方,导致大样本时约束数量将变得非常巨大.因此,构建合理的训练约束库,设计更加快速有效的训练机制,将是距离度量学习下一步需要深入研究的问题.1.2.3基于视频的距离度量在基于视频的行人再识别方法中,大多沿用基于马氏距离的度量方法.例如顶推距离学习模型(Top-push distance learning model)[23]是专门为基于视频的行人再识别设计的度量方法,通过对样本对之间最大的干扰项施以较大的惩罚来快速有效地增大类间差异.顶推距离学习比较的不是正样本对与所有相关的负样本对之间的距离,而是正样本对与所有相关负样本对的最小距离.与顶推距离学习模型采用马氏距离矩阵不同, Karanam等[36]提出一种SRID(Sparse re-id)方法,利用字典学习进行相似性度量,通过求解共同嵌入空间上的块稀疏恢复问题来确定行人类别.类似地,Karanam等[37]提出的DVDL(Discriminative dictionary learning)方法利用与SRID相同的特征,学习出一个矩阵以及对应的稀疏编码,通过优化。
人体行为识别技术的使用技巧与精度评估
人体行为识别技术的使用技巧与精度评估人体行为识别技术是一种通过对个体行为模式进行分析和识别的技术，以识别和区分不同个体。
这一技术广泛应用于安全控制、人机交互、医疗诊断等领域。
本文将介绍人体行为识别技术的使用技巧，并进行精度评估。
一、人体行为识别技术的使用技巧1. 数据采集：人体行为识别技术的效果直接受到数据质量的影响。
为了提高识别的精度和可靠性，应当采集大量丰富的数据，包括多种不同行为模式的样本数据。
同时，在数据采集过程中应注意控制环境因素，例如光线、噪声等对识别结果的干扰。
2. 特征提取：在进行人体行为识别时，需要从原始数据中提取出具有区分性的特征。
常见的特征包括人体姿势、步态、手势等。
对于不同的行为模式，需要确定适合的特征提取方法，并采用合适的算法进行特征提取。
3. 模型训练：构建准确的行为识别模型是提高技术效果的关键。
在模型训练过程中，可以采用常见的机器学习算法，例如支持向量机、深度学习等。
训练数据的质量和数量对模型的效果具有重要影响，因此需要选择合适的训练数据集，并进行有效的数据预处理和特征匹配。
4. 连续识别：人体行为通常是连续的而不是离散的，因此在实际应用中，应考虑如何实现连续的行为识别。
可以使用滑动窗口技术或者递归神经网络等方法进行连续识别。
此外，还可以利用上下文信息和模式匹配的方法来提高识别效果。
二、人体行为识别技术的精度评估1. 精确度：人体行为识别技术的精度通常用准确率来衡量，即识别正确的样本数与总样本数的比值。
为了评估识别准确度，可以采用交叉验证或者留一验证的方法，对识别模型进行评估。
另外，可以通过引入混淆矩阵来分析不同行为之间的混淆情况。
2. 召回率：除了精确度外，还需要考虑识别过程中漏报的情况。
召回率是指识别正确的样本数与实际存在的某一类别样本数的比值。
较高的召回率表示识别的全面性较好，但可能会伴随着较高的误报率。
3. F1值：为了综合考虑准确度和召回率，可以使用F1值进行评估。
多特征的UAV快速目标识别算法仿真
（Ｓ Ｓ ＤＡ） 不 变矩 特 征 、 、 角点 特 征 和基 于模 型 的方 法
＊基 金 项 目 ： 家 自然科 学 基 金 资 助 项 目（ １ ７ １ ５ 囝 ６０ ４ ５ ）
等。 文献 Ｅ ３ 出基 于 Ｈａ ｓ ｏｆ 距 离 的方法 识别 飞 １提 ｕ ｄ ｒｆ
多特 征 的 Ｕ ＡＶ快 速 目标 识别 算 法仿真
李大健 刘 慧 霞 张 ， ，
（．西 北 工 业 大 学 第 ３ ５研 究 所 ， 安 １ ６ 西
清。席庆 彪 ， 海帆。 ， 郭
７０７ ， １ ０ ２ ６０３） １０ ６
７ ０ ６ ，．西 北 工 业 大 学 自动 化 学 院 ， 安 １０５２ 西
作 者 简 介 ： 大 健 （９ ７ ） 男 ， 西人 ， 工 ， 究 方 向 ： 李 １ ６一 ， 陕 高 研
无 人 机 系 统控 制 ， 人 机 侦 察 信 息 处 理 。 无
机 ， 时性 较强 ， 实 但算 法对 目标 尺度 变化 较大 的情况 鲁 棒性 不 强 。 献 ［ —］ 出了基 于不 变矩的飞 机 识 文 ２３ 提
引 言
情 报 侦 察 、 场监 视 是 ＵＡＶ 承 担 的 多 种 角 色 战 中的 主要作 战 任务 之一 。 用 ＵＡＶ 进行 空 中侦察 ， 利
息 的 主导 权 。ＵＡＶ 目标 快速 识 别算 法 主 要依 赖 于 两个 方 面 ， 一方 面 是特 征点 的选取 ， 征点需 要 满足 特 独特 性 、 部 性 、 确性 、 局 准 高效 性 以及 不 变 性 和鲁 棒
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ３ １ ７。 ．
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文
《基于时空特征的人体动作识别方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，人体动作识别技术在智能监控、人机交互、医疗康复等领域得到了广泛的应用。
其中，基于时空特征的人体动作识别方法是一种重要且有效的方法。
该方法通过对人体动作的时空特征进行提取和分析，实现了对人体动作的准确识别。
本文将重点研究基于时空特征的人体动作识别方法，分析其原理、方法及存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、人体动作识别的基本原理及方法人体动作识别主要基于计算机视觉技术，通过对视频或图像中的人体动作进行提取和分析，实现对人体动作的识别。
其中，基于时空特征的方法是通过对人体动作在时间和空间上的变化进行提取和分析，从而实现对人体动作的识别。
在人体动作识别的过程中，常用的方法包括基于模板匹配的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法是通过对人体动作的时空特征进行提取和分析，实现对人体动作的识别。
而基于深度学习的方法则是通过训练深度神经网络模型，实现对人体动作的自动识别。
三、基于时空特征的人体动作识别方法研究基于时空特征的人体动作识别方法主要包括以下步骤：数据预处理、特征提取、分类器设计和识别结果评估。
1. 数据预处理：对人体动作数据进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作，以便后续的特征提取和分类器设计。
2. 特征提取：通过提取人体动作在时间和空间上的变化特征，如关节点轨迹、骨骼结构等，形成具有代表性的特征向量。
3. 分类器设计：利用提取的特征向量训练分类器模型，如支持向量机、随机森林等，实现对人体动作的分类和识别。
4. 识别结果评估：通过对比识别结果与真实标签，评估识别方法的准确率、召回率等性能指标。
四、存在的问题及解决方案虽然基于时空特征的人体动作识别方法已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题。
首先，特征提取的准确性和鲁棒性有待提高；其次，分类器模型的复杂度和泛化能力需要进一步优化；最后，实时性和计算效率也是需要解决的问题。
基于双重时空特征金字塔的人体行为识别
基于双重时空特征金字塔的人体行为识别
李贵;袁家政;刘宏哲;徐成
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2024(43)4
【摘要】针对目前人体动作存在着行为识别准确率低的问题,提出一种基于双重时空特征金字塔网络结构的人体行为识别方法—DSTFP。
该方法使用SlowFast网络作为骨干网络提取不同尺度的特征,并将多个尺度的特征输入双重时空特征金字塔
进行处理以增加网络对多个尺度的敏感度。
第一重为语义增强金字塔(SEEP),自顶
向下融合多个尺度的特征,在不同尺度的特征中传递高层语义信息;第二重为空间增
强金字塔(SPEP),采用自底向上的融合方式,在不同尺度的特征中传递空间定位信息。
在公共数据集AVA上的实验结果表明:该方法能获得24.97 mAP,相较于原网络提
升了0.77 mAP,并有效地提升了人体行为识别的准确度,相比于同类算法更符合实
际应用需求。
【总页数】4页(P132-135)
【作者】李贵;袁家政;刘宏哲;徐成
【作者单位】北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;北京开放大学科学技
术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于姿态时空特征的人体行为识别方法
2.基于复合时空特征的人体行为识别方法
3.基于时空深度特征的人体行为识别算法
4.基于三维时空直方图特征的人体行为识别
5.基于骨架关键关节构建时空金字塔模型的人体行为识别
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人体行为识别方法
人体行为识别方法
人体行为识别是通过分析和理解人类行为来识别和分类不同的动作或行为。
以下是一些常见的人体行为识别方法：
1. 基于传感器技术的方法：使用传感器（如摄像头、深度传感器、惯性传感器等）来捕捉人体动作并提取相关特征，然后使用机器学习或模式识别算法来识别行为。
2. 基于图像处理的方法：通过对人体图像或视频进行处理和分析，提取人体关键点、姿势、动作等特征，再利用机器学习算法进行分类。
3. 基于深度学习的方法：使用深度神经网络模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）来学习和提取人体行为的特征，并进行分类和识别。
4. 基于传统图像处理和机器学习的方法：结合传统的图像处理方法（如边缘检测、轮廓提取等）和机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）来识别行为。
5. 基于传统模式匹配的方法：在事先建立好的行为模板库中，通过模式匹配的方法来与待识别的行为进行对比和匹配，从而实现行为识别。
6. 结合多种方法的方法：将多种人体行为识别方法相结合，通过互相补充和协同作用，提高识别的准确性和鲁棒性。
这些方法可以应用于很多领域，如智能监控、人机交互、健康管理、虚拟现实等。
近年来，随着计算机视觉、机器学习和深度学习等技术的发展，人体行为识别的研究和应用也得到了广泛的关注和发展。
基于多模态特征融合的井下人员不安全行为识别
基于多模态特征融合的井下人员不安全行为识别王宇1， 于春华2， 陈晓青1， 宋家威1（1. 辽宁科技大学 矿业工程学院，辽宁 鞍山 114051；2. 凌钢股份北票保国铁矿有限公司，辽宁 朝阳 122102）摘要：采用人工智能技术对井下人员的行为进行实时识别，对保证矿井安全生产具有重要意义。
针对基于RGB 模态的行为识别方法易受视频图像背景噪声影响、基于骨骼模态的行为识别方法缺乏人与物体的外观特征信息的问题，将2种方法进行融合，提出了一种基于多模态特征融合的井下人员不安全行为识别方法。
通过SlowOnly 网络对RGB 模态特征进行提取；使用YOLOX 与Lite−HRNet 网络获取骨骼模态数据，采用PoseC3D 网络对骨骼模态特征进行提取；对RGB 模态特征与骨骼模态特征进行早期融合与晚期融合，最后得到井下人员不安全行为识别结果。
在X−Sub 标准下的NTU60 RGB+D 公开数据集上的实验结果表明：在基于单一骨骼模态的行为识别模型中，PoseC3D 拥有比GCN （图卷积网络）类方法更高的识别准确率，达到93.1%；基于多模态特征融合的行为识别模型对比基于单一骨骼模态的识别模型拥有更高的识别准确率，达到95.4%。
在自制井下不安全行为数据集上的实验结果表明：基于多模态特征融合的行为识别模型在井下复杂环境下识别准确率仍最高，达到93.3%，对相似不安全行为与多人不安全行为均能准确识别。
关键词：智能矿山；行为识别；目标检测；姿态估计；多模态特征融合；RGB 模态；骨骼模态；YOLOX 中图分类号：TD67 文献标志码：ARecognition of unsafe behaviors of underground personnel based on multi modal feature fusionWANG Yu 1, YU Chunhua 2, CHEN Xiaoqing 1, SONG Jiawei 1(1. School of Mining Engineering, University of Science and Technology Liaoning, Anshan 114051, China ；2. Lingang Group Beipiao Baoguo Iron Mining Co., Ltd., Chaoyang 122102, China)Abstract : The use of artificial intelligence technology for real-time recognition of underground personnel's behavior is of great significance for ensuring safe production in mines. The RGB modal based behavior recognition methods is susceptible to video image background noise. The bone modal based behavior recognition methods lacks visual feature information of humans and objects. In order to solve the above problems, a multi modal feature fusion based underground personnel unsafe behavior recognition method is proposed by combining the two methods. The SlowOnly network is used to extract RGB modal features. The YOLOX and Lite HRNet networks are used to obtain bone modal data. The PoseC3D network is used to extract bone modal features. The early and late fusion of RGB modal features and bone modal features are performed. The recognition results for unsafe behavior of underground personnel are finally obtained. The experimental results on the NTU60 RGB+D public dataset under the X-Sub standard show the following points. In the behavior recognition model based on a single bone modal, PoseC3D has a higher recognition accuracy than GCN (graph convolutional network)methods, reaching 93.1%. The behavior recognition model based on multimodal feature fusion has a higher收稿日期：2023-07-16；修回日期：2023-10-27；责任编辑：胡娴。
基于深度学习的多模态人体行为识别技术研究
基于深度学习的多模态人体行为识别技术研究在人工智能领域中，多模态人体行为识别技术是一项关键性的研究领域。
通过深度学习模型的引入，多模态人体行为识别技术正在取得令人鼓舞的进展。
本文将探讨基于深度学习的多模态人体行为识别技术的研究进展、应用领域以及挑战。
首先，我们需要明确什么是多模态人体行为识别。
在现实生活中，我们通过多个感官（如视觉、听觉、触觉等）来感知和理解他人的行为。
多模态人体行为识别技术旨在通过结合多种感知方式，如视频、声音、动作等，来准确地识别和理解人体的行为。
深度学习技术在多模态人体行为识别中的应用已经取得了显著的性能提升。
深度学习模型具有较强的表达能力和特征提取能力，能够从原始数据中学习到更高级别的抽象特征。
这一特性使得深度学习模型在多模态数据融合和行为识别方面具有优势。
在多模态人体行为识别中，最常用的深度学习模型之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
卷积神经网络在图像处理方面具有卓越的性能，可以自动学习和提取图像特征。
通过将卷积神经网络与其他感知模态数据进行融合，可以更准确地识别人体行为。
另一个被广泛应用于多模态人体行为识别的深度学习模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
循环神经网络具有记忆能力，可以处理时序数据，如音频和视频。
通过利用循环神经网络的时间依赖性，可以更好地建模和识别人体的动作序列。
近年来，深度学习模型的不断发展使得多模态人体行为识别在许多应用领域取得了突破。
其中一个应用领域是安防监控。
通过多模态人体行为识别技术，可以实时监测并识别可疑行为，从而提高安全性和防范犯罪。
另外，多模态人体行为识别还可以应用于智能家居、健康监测等领域，为人们的生活带来便利和舒适。
然而，多模态人体行为识别技术仍面临一些挑战。
首先，多模态数据的采集和融合是一个复杂的问题。
不同感知模态的数据可能存在不同的时间和空间维度，如何有效地融合这些数据仍是一个待解决的问题。
多模态生物特征识别技术的研究进展
多模态生物特征识别技术的研究进展聂昊1,鲁玺龙1,郭文志2,李永久1,韩广杰S赵兴春"(1.公安部物证鉴定中心，北京100038；2.赤峰市公安局，赤峰024000)摘要：近年来，随着技术的飞速发展，生物特征识别技术因其具有难以破坏、难以遗忘、难以篡改等优势而在诸多领域被广泛应用，并发挥了重大作用然而，单模态的生物特征识别系统的冒充问题和小样本问题依然存在，其准确性和稳定性有待进一步提高；因此.本文首先介绍了生物特征识别系统的研究进展和工作模式，在此基础上，为了解决常规的单模态生物特征识别中存在的问题，重点阐述了多模态生物特征识别系统数据融合过程中不同融合层次的融合方法，旨在为提高系统识别性能提供参考和借鉴，最后指出了多模态生物特征识别的不足之处及相应建议并展望了未来发展方向：关键词：生物特征识别；多模态；融合算法中图分类号：TP3文献标识码：A DOI:10.11967/2020181003Research Progress and Prospects of Multi-modal BiometricsIdentification TechnologyNIE Hao',L U Xilong1,Guo Wenzhi2,LI Yongjiu,Han Guangjie2,ZHA O Xingchun1*(1.Institute of F orensic Science,Ministry of P ublic Security,Beijing,100038,China, 2.Chifeng MunicipalPublic Security Bureau,Chi/eng,024000,China)Abstract:In recent years,with the rapid development of technology,biometrics has been widely used in many fields due to its advantages of being hard to destroy,hard to forget and hard to tamper with,and has played an important role in many areas.However,the problem of impersonation and small sample in single mode biometrics still exists,and its accuracy and stability need to be further improved.Therefore,this article first introduced the research progress of biometric identification system and working mode..On this basis,in order to solve the conventional single mode biometric identification problems,the fusion methods of different fusion levels in the data fusion process of multi-modal biometrics recognition system are expounded,aimed at providing a reference for improving the system identification performance,Finally,the insufficiency of multimodal biometrics and the corresponding suggestions are pointed out and the future development direction is prospected.Key Words:biometrics recognition;multi-modal;fusion algorithm|CLC Number|TP3|Document Code]A DOI::10.11967/2020181003伴随着信息技术的高速发展，基于人体生物特征识别的数据挖掘和搜索比对技术正在社会生活的多个领域发挥重要作用并给人们的生活方式带来了革命性的转变如在工作领域，上下班的指纹、人脸门禁卡都已普及开来；在生活领域，手机的指纹解锁极大的方便了生活；在刑侦领域，DNA、虹膜、步态等为侦破案件发挥了积极作用；在金融领域，移动端的支付平台采用生物特征信息识别技术加强了个人隐私与财产安全的保护。
2020年中考部编版语文：说明文阅读 专项练习题(含答案)
2020年中考部编版语文：说明文阅读专项练习题一、(2020·原创)阅读下面文章，完成后面问题。
确认过“掌纹”找到对的人①将新兴技术毫不吝啬地搬上荧屏，让观众一饱黑科技奇观的眼福，是好莱坞电影长期以来的噱头和卖点。
生物特征识别技术早已是影视黑科技中的常客。
《变形金刚2》年轻的男主角和他的小伙伴们过关卡时骗过了值班的士兵，却栽在了人脸识别技术上；《碟中谍4》出现了具有人脸识别功能的隐形眼镜；《惊天危机》临危受命的查宁·塔图姆借助虹膜扫描进入地库；2014年新版《机械战警》中，墨菲第一次公开亮相就在人群中扫描所有人的脸，瞬间发现了一个逃逸多年的通缉犯，并将其制服。
②在科技发展迅速的今天，虽然电影里的黑科技不可完全复制、粘贴到现实生活中，但科学家们已通过相应的技术原理逐步拉近荧幕与现实的距离。
“指纹开金库”“扫脸抓逃犯”等一些传奇桥段早已走下神坛，披着“指纹解锁”“刷脸支付”的亲民外衣步入了寻常百姓的日常生活。
③生物特征识别技术(Biometrics)是指利用人体与生俱来的生理特性和长年累月形成的行为特征来进行身份鉴定的一种识别技术。
该技术的安全性和便捷性远高于口令、密码或者ID卡等传统方式。
举个例子，只要将你的目标特征(例如指纹和脸蛋儿)通过扫描设备告诉你的手机，从此它就对你死心塌地、忠心耿耿了，除了宝宝本尊，其他任何人都无法解锁。
这的确是一件又方便又安全还很酷的事情。
④但是，并不是所有的人体特征都可以当作目标特征来用，它必须满足唯一性和稳定性等基本要求。
目前可用于身份识别的人体特征包括指纹、虹膜、面部、掌纹、静脉等生理特征和步态、笔迹、声音等行为特征。
⑤犯罪甄别对身份识别技术的迫切需求是生物特征识别技术发展的重要动力来源。
20世纪60年代起，美国、英国和法国都开始研究自动指纹识别系统(Automatic Finɡerprint Identification System，AFIS)，利用现代计算机技术实现指纹自动识别，从而节省人力，提高效率。
融合人体姿态估计和目标检测的学生课堂行为识别
融合人体姿态估计和目标检测的学生课堂行为识别作者：王泽杰沈超敏赵春刘新妹陈杰来源：《华东师范大学学报（自然科学版）》2022年第02期摘要：在课堂教学中，人工智能技术可以帮助实现学生行为分析自动化，让教师能够高效且直观地掌握学生学习行为投入的情况，为后续优化教学设计与实施教学干预提供数据支持.构建了学生课堂行为数据集，为后续研究工作提供了数据基础;提出了一种行为检测方法及一套可行的高精度的行为识别模型，利用 OpenPose 算法提取的人体姿态全局特征，融合YOLO v3算法提取的交互物体局部特征，对学生行为进行了识别分析，提高了识别精度;改进了模型结构，压缩并优化了模型，降低了空间与时间的消耗. 选取与学习投入状态紧密相关的4 种行为：正坐、侧身、低头和举手进行识别，该检测与识别方法在验证集上的精度达到了95.45%，在课堂上玩手机和书写等常见行为的识别精度较原模型有很大的提高.关键词：学习行为识别; 人体姿态估计;目标检测; 計算机视觉; 深度学习中图分类号： TP391.1 文献标志码： ADOI：10.3969/j.issn.1000-5641.2022.02.007Recognition of classroom learning behaviors based on the fusion of human pose estimation and object detectionWANG Zejie1，2 ， SHEN Chaomin1，2 ， ZHAO Chun3，4 ， LIU Xinmei1，2 ， CHEN Jie1，2（1. School of Computer Science and Technology， East China Normal University， Shanghai 200062， China;2. Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing， East China Normal University，Shanghai 200241， China;3. Information Technology Service， EastChina NormalUniversity， Shanghai 200062， China;4. Department of Education InformationTechnology， East China Normal University， Shanghai 200062， China）Abstract： As a result of ongoing advances in artificial intelligence technology， the potential for learning analysis in teaching evaluation and educational data mining is gradually being recognized. In classrooms， artificial intelligence technology can help to enable automated student behavior analysis，so that teachers can effectively and intuitively grasp students’ learning behavior engagement; the technology， moreover， can provide data to support subsequent improvements in learning design and implementation of teaching interventions. The main scope of the research is as follows： Construct a classroom student behavior dataset that provides a basis for subsequent research; Propose a behavior detection method and a set of feasible， high-precision behavior recognition models. Based on the global features of the human posture extractedfrom the Openpose algorithm and the local features of the interactive objects extracted by the YOLO v3 algorithm， student behavior can be identified and analyzed to help improve recognition accuracy; Improve the model structure，compress and optimize the model， and reduce the consumption of computing power and time. Four behaviors closely related to the state of learning engagement： listening， turning sideways，bowing， and raising hands are recognized. The accuracy of the detection and recognition method on the verification set achieves 95.45%. The recognition speed and accuracy of common behaviors，such as playing with mobile phones and writing， are greatly improved compared to the original model.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言随着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 間教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手机、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法进行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力最大值检测身体部位的关节点，连接后得到人体姿态骨架，并且提出了人体亲和力场，实现对关节点的快速连接.在图像中人数增加的情况下， OpenPose 算法依然能够保持高效率、高质量产生人体姿态检测的结果，具有很强的鲁棒性.目标检测算法能够定位图像物体的位置，并给出分类结果，如图 1所示. R-CNN （Region with CNN features）[4]系列算法将候选区域与卷积神经网络相结合，由此衍生出处理速度更快、精度更高的算法 Fast R-CNN[5]和 Faster R-CNN[6]. 这类算法优势在于精度较高，但是检测速度较慢，满足不了实时性. Redmon 等[7]将生成候选框与回归合为1 个步骤，提出一系列代表性的算法如 YOLO v2、YOLO v3算法.本文对 YOLO v3模型进行剪枝处理，在保证精确度的情况下，进一步减少模型参数，提升处理速度，减少计算资源和时间消耗，方便模型的部署.Saneiro 等[8]利用深度卷积神经网络分析学生课堂表情，将学生的情绪分为悲伤、快乐、中性、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧. Saneiro 等[8]利用 Cohn-Kanade （CK+）[9]面部图像数据库进行深度网络模型预训练，然后针对自己的应用场景迁移网络. Lei 等[10]提出了一种多特征的学生动作识别方法，该方法由局部对数欧氏多元高斯（L2EMG）[11]和尺度不变特征变换（SIFT）[12]组成.林灿然等[13]利用人体关键点信息和 RGB （Red-Green-Blue）图像对学生举手、起立和端坐这3 种行为进行识别. Li 等[14]收集真实的智能课堂环境视频数据，制作学生课堂动作识别数据库，利用传统机器学习方法和卷积神经网络对数据库进行了基准实验. Sun 等[15]针对自建的课堂学习数据库，利用 C3D （Convolution 3D）[16]网络实现了对学生的动作识别. 这类方法没有利用姿态信息和交互物体信息，行为识别的种类并不多，精度普遍较低，处理速度较慢，深度网络模型随着网络层数的增加还容易造成过拟合现象，计算资源的消耗较大.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言隨着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 间教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手机、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法进行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力最大值检测身体部位的关节点，连接后得到人体姿态骨架，并且提出了人体亲和力场，实现对关节点的快速连接.在图像中人数增加的情况下， OpenPose 算法依然能够保持高效率、高质量产生人体姿态检测的结果，具有很强的鲁棒性.目标检测算法能够定位图像物体的位置，并给出分类结果，如图 1所示. R-CNN （Region with CNN features）[4]系列算法将候选区域与卷积神经网络相结合，由此衍生出处理速度更快、精度更高的算法 Fast R-CNN[5]和 Faster R-CNN[6]. 这类算法优势在于精度较高，但是检测速度较慢，满足不了实时性. Redmon 等[7]将生成候选框与回归合为1 个步骤，提出一系列代表性的算法如 YOLO v2、YOLO v3算法.本文对 YOLO v3模型进行剪枝处理，在保证精确度的情况下，进一步减少模型参数，提升处理速度，减少计算资源和时间消耗，方便模型的部署.Saneiro 等[8]利用深度卷积神经网络分析学生课堂表情，将学生的情绪分为悲伤、快乐、中性、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧. Saneiro 等[8]利用 Cohn-Kanade （CK+）[9]面部图像数据库进行深度网络模型预训练，然后针对自己的应用场景迁移网络. Lei 等[10]提出了一种多特征的学生动作识别方法，该方法由局部对数欧氏多元高斯（L2EMG）[11]和尺度不变特征变换（SIFT）[12]组成.林灿然等[13]利用人体关键点信息和 RGB （Red-Green-Blue）图像对学生举手、起立和端坐这3 种行为进行识别. Li 等[14]收集真实的智能课堂环境视频数据，制作学生课堂动作识别数据库，利用传统机器学习方法和卷积神经网络对数据库进行了基准实验. Sun 等[15]针对自建的课堂学习数据库，利用 C3D （Convolution 3D）[16]网络实现了对学生的动作识别. 这类方法没有利用姿态信息和交互物体信息，行为识别的种类并不多，精度普遍较低，处理速度较慢，深度网络模型随着网络层数的增加还容易造成过拟合现象，计算资源的消耗较大.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言随着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 间教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手機、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法进行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力最大值检测身体部位的关节点，连接后得到人体姿态骨架，并且提出了人体亲和力场，实现对关节点的快速连接.在图像中人数增加的情况下， OpenPose 算法依然能够保持高效率、高质量产生人体姿态检测的结果，具有很强的鲁棒性.目标检测算法能够定位图像物体的位置，并给出分类结果，如图 1所示. R-CNN （Region with CNN features）[4]系列算法将候选区域与卷积神经网络相结合，由此衍生出处理速度更快、精度更高的算法 Fast R-CNN[5]和 Faster R-CNN[6]. 这类算法优势在于精度较高，但是检测速度较慢，满足不了实时性. Redmon 等[7]将生成候选框与回归合为1 个步骤，提出一系列代表性的算法如 YOLO v2、YOLO v3算法.本文对 YOLO v3模型进行剪枝处理，在保证精确度的情况下，进一步减少模型参数，提升处理速度，减少计算资源和时间消耗，方便模型的部署.Saneiro 等[8]利用深度卷积神经网络分析学生课堂表情，将学生的情绪分为悲伤、快乐、中性、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧. Saneiro 等[8]利用 Cohn-Kanade （CK+）[9]面部图像数据库进行深度网络模型预训练，然后针对自己的应用场景迁移网络. Lei 等[10]提出了一种多特征的学生动作识别方法，该方法由局部对数欧氏多元高斯（L2EMG）[11]和尺度不变特征变换（SIFT）[12]组成.林灿然等[13]利用人体关键点信息和 RGB （Red-Green-Blue）图像对学生举手、起立和端坐这3 种行为进行识别. Li 等[14]收集真实的智能课堂环境视频数据，制作学生课堂动作识别数据库，利用传统机器学习方法和卷积神经网络对数据库进行了基准实验. Sun 等[15]针对自建的课堂学习数据库，利用 C3D （Convolution 3D）[16]网络实现了对学生的动作识别. 这类方法没有利用姿态信息和交互物体信息，行为识别的种类并不多，精度普遍较低，处理速度较慢，深度网络模型随着网络层数的增加还容易造成过拟合现象，计算资源的消耗较大.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言随着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 间教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手机、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法進行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力。
人体生理特征识别技术研究
人体生理特征识别技术研究近年来，人体生理特征识别技术得到了快速的发展，并被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、安防等。
这种技术通过识别人体生理特征的独特性来验证个人身份，如指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。
它既提高了个人身份识别的准确性，也有助于减少身份伪造行为，进而促进社会治安的维护。
一、指纹识别技术指纹识别技术是指通过采集人体指纹图像，分析其纹理、特征点等信息，将其转换成数字信息，再进行比对，从而验证个体身份的一种技术。
指纹识别技术具有不可伪造性、不易被模仿等特点，因此被广泛应用于安防领域。
如在公司或政府机构门禁系统中，指纹识别技术可以有效防止非法入侵。
此外，在金融领域中，指纹识别技术也被广泛应用于各类ATM机、手机等设备中，有效防止了身份伪造行为。
二、人脸识别技术人脸识别技术是通过采集人脸图像，挖掘其独特的面部特征，将其转换成数字信息，再进行比对，从而验证个体身份的一种技术。
人脸识别技术的应用十分广泛，如在考场、银行、机场等场所，人脸识别技术可以方便快捷地进行身份验证。
此外，在视频监控系统中，人脸识别技术也被广泛应用。
通过与数据库中存储的人脸特征信息进行比对，可以快速准确地锁定目标人物。
三、虹膜识别技术虹膜识别技术是指通过采集人眼虹膜的图像，提取其纹理信息进行比对，实现身份识别的一种技术。
虹膜识别技术具有不可伪造性、不易被冒用等特点，因此被广泛应用于金融、安防等领域。
如在柜员机等金融领域设备中，虹膜识别技术可以快速准确地完成用户身份认证，提高了金融交易的安全性。
四、血管纹识别技术血管纹识别技术是指通过采集人体血管纹理的图像，提取其独特的纹路信息，实现身份识别的一种技术。
血管纹识别技术具有不可被伪造、不易被模仿等特点，因此被广泛应用于银行、公司等领域。
如在贵重物品保险柜等安防领域设备中，血管纹识别技术可以快速准确地完成用户身份认证，提高了安防系统的保密性。
总之，人体生理特征识别技术具有不可伪造、不易被模仿、安全性高等特点，正日益成为身份验证领域的主要手段。
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中图法分类号： TP394. 1 文献标识码： A
中国图象图形学报 Journal of Image and Graphics
文章编号： 1006-8961 （ 2013 ） 06-0711-07
Vol. 18 ，No. 6 2013 June，
J］ . 中国图象图形学报， 2013 ， 18 （ 6 ） ： 711-717. 论文引用格式： 范彩霞， 朱虹， 蔺广逢， 罗磊 . 多特征融合的人体目标再识别［
观变化较大
［1 ］
。因此， 建立对上述影响因素具有鲁
0
引
言
棒性的目标外观模型是需要解决的关键问题之一 。 目前， 建立目标外观模型的研究可分为两类 ， 一 类是使用颜色或形状等目标外观的统计特征描述 ， 2］ 例如， 文献［ 通过建立与空间相关的 HSV 颜色直 34］ 方图进行目标识别； 文献［ 采用图、 协方差矩阵 描述人体目标的局部特征来建立目标外观模型进行 5］ 目标识别； 文献［ 将人体目标分为头部、 躯干和腿
εb =
1 （ x k － μ b ） （ x k － μ b ） T δ kb nb Σ k =1
N
（ 2）
N 为图像 I 的总像素数； 如果第 k 个像素在量 式中， x， y］ 化级数 b 内， 则 δ kb = 1 ， 否则为 0 ； x k = ［ 为像素 k 的空间坐标。 将图像转换到 HSV 空间提取其直方图， 并将空 间直方图进行 32bins 量 化。 两 个 空 间 直 方 图 （ S， S' ） 的相似性可以通过两个直方图的相似性的加权 和计算， 即
多特征融合的人体目标再识别
范彩霞，朱虹，蔺广逢，罗磊
西安理工大学，西安 710048
摘
要： 在非重叠的多摄像机监控系统中， 人体目标再识别是需要解决的主要问题之一 。 针对当前人体目标再识
提出一种无需训练， 对视角、 光照变化和姿 别使用目标的外观统计特征或者通过训练获取目标特征时存在的问题， 态变化具有较强鲁棒性的基于多特征的人体目标再识别算法 。 首先根据空间直方图建立目标整体外观表现模型 对目标进行粗识别， 之后将人体目标分为 3 部分， 忽略头部信息， 分别提取躯干和腿部的主色区域的局部颜色和形 状特征， 并通过 EMD（ earth movers distance） 距离进行目标精识别。实验结果表明， 本文算法具有较高的识别率， 且 不受遮挡和背景粘连的影响 。 关键词： 非重叠多摄像机； 人体目标再识别； 空间直方图； 局部特征
1
基于整体特征的目标识别
颜色直方图虽然能够表现目标的整体特征， 对 形变具有不变性， 但是由于其完全忽略了颜色的空 间结构信息降低了模型的分辨能力， 而将直方图和 更高阶的空间矩综合在一起的空间直方图可以保留 直方图的空间信息。 因此， 使用二阶空间直方图来 表示目标的整体色彩信息。图像 I 的二阶空间直方 图可以表示为 S （I 2） （ b） =〈n b ， ， b = 1， …， B μb， εb 〉
Person reidentification based on multifeatures
Fan Caixia，Zhu Hong，Lin Guangfeng，Luo Lei
Xi'an University of Technology，Xi'an 710048 ，China
Abstract： In nonoverlapping multicamera surveillance systems person reidentification is one of the main issues. Aiming for person reidentification useing statistical properties of the objects and features by training，we propose a method by combining global and local features to identify the same person in different images. This method does not need a training phase， and it is robust to different viewpoints，illumination changes，and varying poses. First，the object is recognized roughly by spatiograms. Then the human target is divided into three parts. By ignoring the head part，the local color and shape features of the main body，the arms and the legs are extracted. Thus，the recognition of the person is carried out according to the Earth movers distance of the local features. The experimental results show that the proposed method has a higher accuracy rate，and it is invariant to the effects of occlusion and background adhesion. Key words： nonoverlapping multicameras； person reidentification； spatiograms； local features
b Ik x = m （ x） λ k ［13 ］
{
为
O2 =
1 （ Ｒ + G － 2 B） 6 槡
（ 9）
O2 可 则去除环境光影响的对立色的一阶导数 O1 、 表示为 O = 1 （ Ｒ － G ） = x x 1x 槡 2 1 Ｒ G （ e（ m b x （ x） （ b （ x） － b （ x） ） ） + 2 （ 10 ） 槡 G m b （ x） （ b Ｒ （ x ） － b （ x ） ） ） x x 1 （ Ｒx + Gx － 2 Bx ） O2 x = 6 槡 O 2 x 对镜面反射具有不变 可见 ， 得到的对立色 O 1 x 、 性， 但是其仍 依 赖 于 光 源 和 物 体 自 身 反 射 的 几 何 O2x ， 特性 。 根据对立色 O 1 x 、 通过式 （ 11 ） 提取的对 光照环境和 物 体 的 几 何 参 数 都 具 有 不 变 性 ， 仅与 物体自身反射特性相关的色相 hue x 来构造颜色描 ^。 述C
）， 女， 讲师， 西安理工大学控制理论与控制工程专业博士研究生， 主要研究方向为多摄像机联合监控。
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中国图象图形学报
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第 18 卷
部 3 部分， 并通过提取各部分的 HSV 直方图、 最大 稳定颜色区域 （ MSCＲ ） 和重复出现的结构块 （ ＲHSP） 多种特征进行目标识别； 文献［ 67］ 通过提取目 inva标感兴 趣 点 的 局 部 形 状 特 征， 如 SIFT （ scaleriant feature transform） 特征、 SUＲF（ speededup robust features） 特征等建立目标外观模型进行目标识别。 另一类则是通过训练获得具有最大区分度的特征建 8］ 例如， 文献［ 使用 AdaBoost 立目标外观表现模型， like 特征进行目标识别； 算法选取每个目标的 Haar9］ 文献［ 通过 AdaBoost 算法选择局部颜色和纹理特 10］ 征进行目标识别； 文献［ 通过局部最小平方法将 、 由颜色 纹理和梯度特征构成的高维信息降维后进 11］ 行目标匹配； 文献［ 首先采用区域协方差描述目 标外观模型进行目标识别， 之后再通过 Boosting 训 练获取更加有效的特征来进一步提高识别效果 。上 述方法重点为抵抗运动目标姿态变化的影响 ， 而未 充分考虑光照变化、 遮挡和背景粘连对目标识别效 果的影响。 为此， 提出一种整体和局部特征相结合的基于 首先通过提取人体 多特征的人体目标再识别方法， 目标的空间直方图建立目标外观表现模型对目标进 行粗识别， 之后将人体目标分为头部、 躯干和腿部 3 部分， 分别提取躯干和腿部的局部颜色和形状特征 最后将二者的识别结果进行融合 ， 进行目标精识别， 以有效地抵抗光照、 姿态、 视角的变化， 同时可以降 提高目标识别率。 低目标粘连和遮挡的影响，
B
S' ） = ρ（ S，
n'b ） ψb ρn （ nb ， Σ b =1
（ 3）
nb'） 为两个直方图间的相似性， 式中， ρn （ nb ， 用 Bhattacharyya 距离计算， ψ b 为空间相似性， 可表示为 1 ^ b－ 1 （ μ b － μb'） （ μ b － μb'） T ε 2 ^ b－ 1 = （ εb－ 1 + （ ε' 式中， η 为高斯归一化常数， ε b） ψ b = ηexp －
目标分割结果
Object segmentation results
^ 为归一化的 F 为颜色和形状相结合的描述， C 式中， ^ 为梯度方向直方图 （ HOG ） 的归一化描 H 颜色描述， λ 为权值参数。 述， 梯度直方图给出了目标外貌模型的结构特征， 而归一化颜色描述则需要能够对环境光照的影响具 有鲁棒性， 为此， 采用既对环境光和镜面反射具有不 变性又对光源和物体几何参数具有不变性的色相直 ^ 。考虑室内外环境光 方图构造归一化的颜色描述 C 影响的 Shafer 双色反射模型可表示为