基于视频分析人体行为检测系统即肢体动作检测31页PPT
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
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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。
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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。
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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
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Public spaces)
视频肢体识别方案
视频肢体识别方案1. 引言随着人工智能技术的发展，视频肢体识别成为了近年来研究的热点之一。
视频肢体识别是指通过分析视频中人体的姿势、动作等信息，从而对其行为进行理解和识别。
它在安防监控、体育训练、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一种基于深度学习的视频肢体识别方案。
2. 深度学习模型视频肢体识别的关键是要能够准确提取出视频中人体的姿势和动作信息。
为了实现这个目标，我们采用了一种基于深度学习的模型 - 3D卷积神经网络（3D CNN）。
与传统的2D CNN不同，3D CNN能够有效地捕捉到时间维度上的动态特征，从而更好地对视频序列进行建模和分析。
3. 数据集在训练和测试视频肢体识别模型时，我们需要一个标注好的数据集。
我们采用了一个公开可用的数据集 - 特定动作识别数据集（Specific Action Recognition Dataset）。
该数据集包含了各种不同的动作类别，每个视频片段都有对应的动作标签。
4. 数据预处理在训练模型之前，我们需要对数据进行预处理。
首先，我们需要从视频中提取肢体信息。
为了实现这一点，我们使用了一个开源库 - OpenPose，它能够对视频中的人体进行关键点检测和姿势估计。
接下来，我们将关键点信息转换为图像坐标系中的坐标，并将其归一化到固定的尺度。
这样做的目的是使不同尺寸的图像具有相同的规模，方便模型的训练和优化。
最后，我们将数据划分为训练集和测试集，并对标签进行独热编码，以便于模型对不同类别的动作进行识别。
5. 模型训练与评估我们使用PyTorch作为深度学习框架，搭建了一个3D CNN模型。
该模型采用了多个3D卷积层和池化层，以及几个全连接层。
我们使用交叉熵损失函数作为模型的优化目标，并使用随机梯度下降（SGD）算法进行模型的训练。
在训练过程中，我们还采用了一些技术来提高模型的性能，如学习率的衰减、数据增强等。
为了评估模型的性能，我们使用了准确率和损失函数值作为评价指标。
基于视频的人体运动肢体检测
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔ ａ ｔ ｒ ｎ ｎ ｌ ｚ ｈ ｏ ｅ ｏ ｍａ ｒ ｍ ｉ ｅ ｏ ｃ ｐ ｕ ｅ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｐ ｓ ｆｈｕ ｎ ｆｏ ｖ ｄ ｏ ｗｅ ｍｕｓ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｍｏ ｉ ｏ ｙ ｆｒ ｔ Ｗ ｈｅ ｈ ｔｄ ｔ ｃ ｈ ｖｎｇ ｂ ｄ ｉｓ ｎ ｔｅ
ｆａ ｉ ｅ ｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ｎ ｐ ｉ ａ ｏ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｏ ｅ ｅ ｔ ｈ ｏ ｔ ｕ ｆｍｏ ｉ ｇ ｂ ｄ ｃ ｕ ａ ｅｙ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｍｅｄ ｆ ｒ ｎ ｉ ｈ ｄ ａ ｄ ｏ ｔ ｌ ｆ ｗ ａ ｏ ｈ ｃ ｎ ｎ ｔ ｔｃ ｅ ｃ ｎ ｏ ｒｏ ｖ ｎ ｏ ｙ ａ ｃ ｒ ｔｌ ． ａ ｅ ｎ ｆ ａ ｍｅ ｃ ｌ ｌ ｉ ｄ ｔ ｆａ ｉ ｅ ｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ， ｒ ｐ ｓ ｅｍｅｈ ｄ ｏ ａ ｉ ｇ ｔ ｅ ｅ ｇ ｉ ｅｓｉ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｒ ｇ ｏ ｏｏ ｔ ｉ ｈ ｄ ｅ ｒ ｍｅｄ ｆ ｒ ｎ ｉ ｈ ｄ ｗｅｐ ｏ ｏ ｅｔ ｔ ｏ ｆ ｖ ｎ ｄ ｅ ｐ ｘ ｌ ｔ ｙ ａ ｃ ｅ ｉｎ ｔ ｂ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｇ ｆ ａ ｍｅ ｈ ｓ ｈ ｎ ｈ ｐ ｉ ｔ ｏ ｖ ｍｅ ｔ Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｅｐ ｉ ｒ ｎ ｗｌｄ ｅ ｏ ｕ ｎ ｂ ｄ ，ａ ｏ ｈ ｒ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ｋ ｏ ｎ ｓ ｆｍｏ ｅ ｎ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｔ ｒ ｏ ｅ ｇ ｆ ｍａ ｏ ｙ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒｔ ｉ ａ ｏ ｐ ｏ ｏ ｅ ｍａ ｅ ａ ｏｈ ｏ ｋ ｈ ａ ｈ ｌ ｏ ｆ ｒ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｏ ｈ ｎ ｅ ａ ｅ ｄ ｅ ｐ ｉ ｔ ｔ ｒ ｔ ａ ｈ ｖｎ ｏ ｙ ｃ ｎ ｂ ｅ ｅ ｔ ｄ ｍｏ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｅｙ ｕ ｔ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｆ ｔ ｅ ｉ ｔ ｇ ｔｄ ｅ ｇ ｏ ｎ ｓ Ａｆ ｈ ｔ ｔ ｅ ｍｏ ｉ ｇ ｂ ｄ ａ ｅ ｄ ｔ ｃｅ ｒ ｏ ｌ ｔｌ． ｈ ｒ ｅ
基于视频的人体行为识别总结汇报36页PPT
43、重பைடு நூலகம்别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
基于视频的人体行为识别总结汇报
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
基于视频的人体运动捕捉
1.2 研究意义
• 定义
– 从一个或多个已同步视角的图像序列中恢复出人体
姿态参数(如关节角度、关节点位置等)的过程
1.2 研究意义（续）
• 广泛的应用需求
– – –
–
– –
智能监控：gait recognition、 elder care、 abnormal behavior detection 人机交互：posture recognition gesture recognition 运动分析：sports and rehabilitation medicine 虚拟现实：video game、teleconferencing 动画和影视制作 视频标注和检索
模板的肢体检测等
• 人体结构配置的推理
– –
通过贝叶斯推理求解满足约束的最大后验概 率 推理方法：DP，BP，MCMC，MFMC
2.2.3 概率推率法（续）
2.3 Top-down/Bottom-up
• Top-down
–
–
优点：可使用各种约束和先验知识，处理遮挡；跟踪结果精确 缺点：需要初始化，跟踪失败；速度慢 优点：不需要初始化，速度快 缺点：结果不够精确，难于处理遮挡问题
• Particle filtering
–
Annealed particle filtering
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
• 存在的问题
• 进一步改进 ：
– –
更鲁棒的观测模型 用底层特征检测修正预测模型
4.总结
基于视频的人体运动捕捉的
–
–
研究背景及意义 研究现状
结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪
视频中的人体动作行为识别-硕士论文PPT
全局PM特征与局部PEMO时空金字塔特征平铺构成了PM-PEMO时空金字塔特 征
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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
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人体动作行为特征学习训练与识别
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Weizmann与KTH视频数据库识别结果及其与一些方法比较
本文方法在KTH数据库识别结果:
本文方法
SVM
训练 测试 正确视 正确
行为类别 视频 视频 频数 率%
走路 跑步 慢跑 挥手 鼓掌 击拳 总数
27 67 66
18 65 53
27 71 41
45 159 157
18 26
9
45 164 156
IVIPC视频数据库识别结果与分析
训练集（Training set 60）：打架13、跑步15、伸手18、走路14 测试集（Testing set 86）:打架15、跑步19、伸手19、走路33
IVIPC据库
Fight
Run Stretch Walk
Accuracy (%)
Fight 15
0
0
0
100
X=DUT
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平移不变性局部约束线性编码
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平移不变性局部约束线性编码
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平移不变性局部约束线性编码
分两层得到5个最大池特征，每个为K1维向量，K1为字典基元个数，也就 是字典的大小。一起平铺成5K1维最大池特征，再加上K2维绝对值特征共 5K1+K2维，最后生成200+200+90+90+200+1050+1050=2880维编码 特征。一个视频若有F帧，则最终得到F-2-15+1个时空卷特征特征，此后再对 一个视频的所有时空卷特征计算全局池特征，每个视频只得到一个全局池特作 为最终的视频代表。
基于视频的人体行为识别总结汇报
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1
RESEARCH BACKGROUNDS
研究背景
1
研究背景
RESEARCH BACKGROUNDS
军事基地监控
博物馆监控
银行监控
超市监控
交通监控
研
究
背
景
1
什么是行为识别？ RESEARCH BACKGROUNDS
人体行为识别
这个方向的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，即Human Action Recognition.
其最终目标概括为”4W ”系统，即分析视频中哪些人（who）、在什么时刻（when）、
在什么地方（where）、在做什么（what）。
而行为识别侧重于在什么时刻（when）、在做什么（what）此两方面
1
行为识别
T1时间段
跳高动作
T2时间段
跳远动作
2
RESEARCH FRAMWORKS
研究框架及方法
2
研究框架
基于四元数的实时人体姿态识别
流程
三维骨架 ,四元数 , SVM
框架
建立人体运动运特征模型并实现人体连续动作的分割与识别
由
深
度
图
标
识
出
人
体
分解深度图像获取关节角度识别，定义
组件（待探测骨骼临近躯体范围），重
新投影组件到世界空间，组件模式局部
化，预测每个骨骼关节空间位置
识
人工智能创客教育体育运动的姿势检测PPT课件
，但代价是更高的延迟。）
任务二
图片中的运动姿态检测
MediaPipe简介
MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。基于图形的跨
平台框架，用于构建多模式（视频，音频和传感器）应用的机器学习管道。MediaPipe 是一款由 Google
rawing_utils是画图用
drawing_styles应该是渲染风格
face_detection用于面部检测
face_mesh用于绘人脸面网
hands用于手部检测
holistic是整体的解决方案（包括人脸、骨
架、手）
pose是识别姿势
objectron用于目标检测，
selfie_segmentation是自拍分割
EDUCATION
体育运动的姿态检测
基于神经网络的姿态识别
情景导入
从图片或者视频中估计人体姿势在各种应用中发挥着关键作用，例如智能体育锻
炼教练、手语识别、手势控制以及VR相关的各种体感应用。在我们日常生活中，姿态
检测可以构成瑜伽、舞蹈和健身应用的基础。小派同学希望可以通过深蹲来锻炼自己
腿部的肌肉力量，但是他害怕不标准的姿势有害无益。所以在这个项目周，我们将逐
Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。MediaPipe大有用武之地，可以做物体检测、自
拍分割、头发分割、人脸检测、手部检测、运动追踪，等等。基于此可以实现更高级的功能。
MediaPipe 可在移动设备、工作站和服务器上跨平台运行，并支持移动 GPU 加速。使用 MediaPipe，
关于视频序列的人体异常行为检测技术分析
关于视频序列的人体异常行为检测技术分析摘要：随着视频监控技术的飞速发展，视频序列人体异常行为检测技术已经成为了智能安防领域的重要研究方向之一。
在此，本论文分别从影响人体异常行为检测技术的主要因素、常用的检测方法、存在的问题以及未来的发展方向等方面进行了阐述。
主要目的是为智能安防行业从业人员提供一些有关人体异常行为检测技术的参考和帮助。
关键词：视频序列、人体异常行为、检测技术、智能安防正文：一、引言人体异常行为检测技术是智能安防领域的重要研究内容之一，在视频监控领域具有广泛的应用前景。
其基本原理是通过对人体运动和行为的监测、分析，来识别出异常行为并及时报警。
在实际应用中，人体异常行为检测技术既能够为安防行业提供更安全、高效的保护手段，也能够为其他领域的人体行为监测提供有益参考。
二、影响人体异常行为检测技术的主要因素1. 数据采集设备：视频监控设备有着直接的影响，优质的设备有助于提高检测精度。
2. 环境因素：光照、阴影、天气等因素都会影响到检测精度。
3. 视频序列的质量：清晰度、分辨率、帧数等因素对检测结果影响显著。
三、常用的人体异常行为检测方法1. 基于背景建模的方法：如果一个人出现在了一个没有任何人的背景中，那么这个行为就是异常的。
2. 基于人体运动轨迹的方法：利用人体的运动轨迹信息来推断该行为是否异常。
3. 基于深度学习的方法：利用神经网络模型来识别并判断异常的行为。
四、存在的问题1.复杂环境下的检测精度低。
2. 检测精度与视频序列质量有关。
3. 难以识别特殊类型服装下的异常行为。
五、未来发展方向1. 基于智能传感技术的人体异常行为检测。
2. 结合其他高级算法方法，提高检测精度。
3. 结合现有的公共数据集来提升模型的泛化能力。
六、结论人体异常行为检测技术在智能安防领域具有重要的应用价值。
为提升其检测精度，需要结合环境配置、视频序列质量、算法方法等综合因素进行考虑。
未来，可以结合智能传感技术进一步提高检测精度。
基于视频的人体行为识别关键技术研究
在深度学习方面，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记 忆网络（LSTM）等深度学习模型在运动人体行为识别领域具有广泛的应用。其 中，CNN模型能够有效地提取图像中的空间特征，适用于静态图像的行为识别； RNN和LSTM模型则能够捕捉视
频中的时间序列信息，适用于动态视频的行为识别。深度学习方法具有强大的 特征学习和分类能力，能够提高行为识别的准确性和鲁棒性，但需要大量的标 注数据进行训练，且计算复杂度较高。
人体行为识别技术概述
人体行为识别技术经历了从传统图像处理到深度学习的演变过程。传统图像处 理方法主要包括帧间差分法、光流法、背景减除法等，主要依赖于图像像素级 别的变化来检测人体行为。然而，这些方法对光照、遮挡等干扰因素较为敏感， 且难以准确地识别复杂的人体动作。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在人体行为 识别领域取得了显著的成果。深度学习方法能够自动学习图像特征，提高了识 别准确率，并适用于多种复杂场景。然而，深度学习方法需要大量的标注数据 进行训练，且计算复杂度较高，对计算资源的要求较高。
2、产业应用：随着运动人体行为识别技术的不断发展，其产业应用前景也十 分广阔。未来，运动人体行为识别技术将与体育、医疗、安全等领域相结合， 形成一系列的产业应用体系，推动相关产业的发展和升级。
谢谢观看
实验结果分析
我们采集了一组人体行为数据集，包括多种行为类型，并对我们的模型进行了 训练和测试。实验结果表明，基于CNN-3D模型的卷积神经网络在处理三维行 为数据时具有较高的准确率和召回率，准确率达到了90.2%，召回率达到了 87.5%，F1值达到了88.8%。
而基于LSTM模型的循环神经网络在处理时间序列的行为数据时也表现良好，准 确率达到了87.1%，召回率达到了84.2%，F1值达到了85.6%。
基于视频序列的人体动作识别
分类号：学号：20081194
工学硕士学位论文
基于视频序列的人体动作识别
学位申请人：
刘 涛
指导教师：
张 欣 教授
学位类别：
工学硕士
学科专业：
电路与系统
授予单位：
河北大学
答辩日期：
二○一三年六月
Classified Index:CODE: 10075
U.D.C.:NO: 20081194
目前，基于视频序列的人体动作识别是一个非常活跃的研究领域，由于人体动作识别的最终目标是让计算机可以自动识别和理解人的行为，包括个人活动、人与人的交流、人与周围事物的交互行为等，而人体动作作为人体运动的构成元素或单元，是进行人体运动识别和分析的基础，因此在该领域内，许多研究人员非常关注对人体动作进行自动识别和分析。
2.This paper presents an algorithm to eliminate errors,this algorithm is based on the magnitude of a vector, and it isused to eliminate the errors caused by the abnormal data in the data sequence.The basic principle is to build a set of vectorsusing severaladjacent data.
本文的主要研究内容如下：
1、本文针对目标动作的特点提出了一种基于动作变化率特征的动作及姿态分割方法。首先获取图像中动作区域的轮廓信息，根据连续图像序列中轮廓信息的变化情况挖掘出动作的变化率，然后利用量化后的动作变化率界定动作及姿态的分割点，最后按照对动作识别的意义大小，将不同的姿态划分为关键姿态和非关键姿态。由于关键姿态携带了进行动作识别的绝大部分信息，因而只利用关键姿态进行动作识别，这种方式有效地降低了计算复杂度，提高了实时性。
微软Kinect三维测量及人体姿势识别
《精密测试理论与技术B》综合设计题目微软Kinect三维测量及人体姿势识别班级测控一班姓名王一霖学号3012210020指导教师孙长库微软Kinect三维测量及人体姿势识别王一霖（精仪学院，测控一班，3012210020）摘要：微软的kinect技术已经问世数年，由于它对空间的额测量比较准确，围绕它可以进行有效的三维测量和姿势识别。
本文详细分析介绍了kinect的三维人体跟踪算法、深度识别算法、人体姿势识别算法，通过分析Kinect 获取的深度图信息来对人体轮廓进行区分判定，提取前景目标区域以及计算目标区域的深度直方图。
通过对深度直方图进行分析去除背景区域部分，根据获取的深度直方图求取跟踪图像的深度反向投影; 最后结合Camshift 算法确定当前选取目标区域的尺寸和中心位置来进行对人体的实时跟踪。
还利用kinect进行了导轨直线度的设计测量，并分析了测量不确定度。
关键词：kinect;深度信息；Camshift算法；反向投影1.引言姿势识别是机器视觉领域的研究热点．被广泛应用在人机交互、行为分析、多媒体应用和运动科学等领域。
姿势识别主要有两种方法。
第一种是利用可穿戴传感器，比如戴在身体上的加速度计或装在衣服上的张力传感器。
可穿戴传感器具有精确直接的特点，但会对肢体运动造成束缚，会给用户带来额外的负担。
第二种是利用视觉捕捉技术，例如视频或者静态图像，通过对视觉数据的处理来判断用户的动作。
基于视觉捕捉技术在特征表达方面，起初是采用人体轮廓作为姿势特征表达。
但是轮廓特征从整体角度描述姿势，忽略了身体各部位的细节，不能精确地表示丰富多彩的人体姿势。
有研究采用基于身体部位的姿势表达，即把人体轮廓分成若干个身体部位，例如颈部、躯干和腿。
[1]由于这些姿势特征都是从二维彩色图像中抽取而来．需要处理人体定位、肢体被遮挡、不同光照条件等问题。
近年来，Kinect等深度传感器不仅提供彩色图像数据，而且提供了三维深度图像信息。
视频中的人体动作行为识别硕士论文精品PPT课件
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
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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 )
基于视频的人体姿态检测方法及其应用综述
2019.091研究现状与技术发展趋势1.1单人骨架检测方法人体骨架关键点对于描述人体姿态和预测人体行为十分重要,它是很多计算机视觉技术的基础步骤,例如行为预测,智能监控等方面。
近年来,随着人体骨架关键点检测效果的不断提升,开始比较广泛地应用于计算机视觉的相关工作中,其中,单人骨架检测是这些工作的入门基础和最简单的实践任务。
1.2姿态卷积网络姿态卷积网络(Convolutional Pose Machines,简称CPM [1])由一系列卷积网络组成,这些卷积网络重复产生每个部分位置的2D 置信图(2D belief maps,表征对整体骨架的一种预测),在CPM 的每个阶段,把图像特征和上一阶段所产生的置信图作为输入。
为后续的阶段提供每个部分位置的空间不确定性的非参数编码,它不是通过几何处理[2][3]或者专门的后续处理步骤[4]来显性地处解析这种置信图,而是通过隐式直接从数据中学习图像和附近区域特征的方式。
同时使用多阶段监督,来避免网络过深而导致的梯度丢失导致无法进行优化[5][6],除了第一阶段之外(因为第一阶段网络的作用是预测初步的结果),对于每个阶段的预测输出都要进行监督训练从而通过反向传播来对上一个阶段的与猜测结果进行一定程度的优化和修正。
两层之间损失函数如下(见式1,式2),其中f 为每层的损失函数,F 为总损失函数[1]:(1)(2)CPM 的流程图如图1所示。
1.3多情景关注机制在关注一张图片的时候,通过关注图片的不同尺度可以更准确地对人体姿态进行分析,一些局部信息,对于比如脸部、肘部的特征判断很有必要,而最终的整体姿态需要对人体进行整体理解,不同的尺度下分析可能体现更多信息,比如人体的动作,相邻节点的关系等,这是多情景关注机制的理论基础。
作者简介：连仁明(1979-),男,本科,工程师,研究方向:计算机技术。
收稿日期：2019-06-14基于视频的人体姿态检测方法及其应用综述连仁明，刘颖，于萍，刘畅（91001部队，北京100841）摘要:视觉是人类认知周围事物的重要感知。
面向视频分析的动作识别和行为分析
面向视频分析的动作识别和行为分析随着视觉技术的不断发展和普及，视频已经成为人们获取信息、娱乐、交流的重要媒介之一。
同时，随着物联网、云计算等技术的普及和智能设备的普及使用，视频数据的大量产生和客观存在的事实，对于如何对这些视频进行有效地分析和挖掘，已成为人们面临的重要问题。
而在视频分析领域，动作识别和行为分析是其中比较热门的话题之一。
具体来说，动作识别是视频分析中的一项重要技术，它主要是通过识别视频中出现的人体动作，并对其进行分类、识别和分析。
而行为分析，则是在动作识别的基础上，对当时当地的场景和条件进行分析，通过目标行为的特定要素，推断出行为主体的意图和行为模式，从而更深入地了解人类行为。
一、动作识别在动作识别中，由于视频中的时间和空间信息都在不断变化，因此如何从视频中提取出有效的特征信息是一个关键问题。
常见的方法包括基于人体姿态信息的特征提取、基于运动轨迹的特征提取、基于外貌特征的特征提取等。
其中，基于姿态信息的特征提取，是比较主流和常见的方法。
该方法主要是通过对姿态关键点坐标进行提取和描述，来表达不同动作的差异。
而由于姿态信息能够较好地反映出人体的结构和动作信息，因此该方法在实际应用中效果较好。
二、行为分析在动作识别的基础上，行为分析则主要是通过对环境信息的感知和分析，来推断出人们的具体行为。
在行为分析领域，基于图像和视频的行为识别技术，是当前比较流行和热门的研究方向之一。
而一般情况下，基于图像和视频的行为识别，主要通过以下几个步骤来实现：第一步是特征提取，其目的是从视频中提取出具有代表性的特征，以此来描述和刻画视频中的行为模式或者动作类别。
第二步是特征选择，亦即在所有已提取的特征中选择出一部分具有代表性和重要性的特征，以此来减少特征数量，提高特征的分类性能和识别率。
第三步是分类器的设计与构建，其目的是将视频中的行为模式和目标行为进行分类，以此来识别行为的种类和类型。
第四步是行为的推理和分析，其目的是根据已识别的行为模式和目标行为，进一步推断出行为主体的行为意图和目的，以此来分析人类行为的规律与特点。
基于视频的运动人体检测与跟踪的技术研究的开题报告
基于视频的运动人体检测与跟踪的技术研究的开题报告一、研究背景随着计算机视觉技术发展，人体运动检测与跟踪已成为研究热点。
人体运动检测与跟踪技术广泛应用于视频监控、运动学分析、医学研究等领域。
在运动学分析上，它可以帮助研究人体运动模式，识别运动中的异常现象，提高运动表现技能的质量。
在医学研究上，这种技术可以帮助研究人体姿势和动作的变化，对于临床医生的诊断和治疗也有很大的意义。
在视频监控领域，运动人体检测与跟踪技术可以帮助安全监控部门及时发现可疑行为。
二、研究内容本项课题主要研究基于视频的运动人体检测与跟踪技术，旨在开发出一种高效、准确、智能的方法，在各个领域得到广泛应用。
具体研究内容包括：1、运动人体检测方法研究，从单帧图像中识别出人体运动姿态，并获得三维空间中的深度信息；2、运动人体跟踪方法研究，将已检测到的运动人体在视频中进行跟踪，保证运动过程中的连续性和稳定性；3、运动人体分析方法研究，对运动人体进行姿势和动作分析，实现目标的精准识别和分类；4、系统优化方案研究，针对所研究的运动人体检测与跟踪系统，提出优化方案，包括算法的加速等。
三、研究意义1、提高视频监控的准确性和效率，为安全保卫领域提供有力支持，防范恐怖袭击等安全事件发生；2、为运动训练和康复治疗提供数据支持，促进体育产业的发展；3、增强医学图像的研究，为医学诊断和治疗提供技术支持。
四、研究难点本项课题存在一定难度，主要集中在以下几个方面：1、对于不同的人体运动和姿态，需要进行建模和分类；2、针对复杂运动场景，需要解决目标的遮挡和交叉问题；3、高效处理视频流，并保证实时性。
五、研究方法本项课题研究方法主要包括：基于深度学习的运动人体检测方法、匹配追踪算法、基于姿势估计的目标跟踪等。
六、预期成果1、研究出基于视频的运动人体检测和跟踪算法，具有较高的准确率和实时性；2、提供运动人体分析相关的数据和分析算法，支持其他领域的研究；3、对该技术领域进行深入研究，取得新的理论成果和实际应用成果。