基于骨骼数据的人体行为识别分析
基于人体骨架的动作识别算法研究与实现
基于人体骨架的动作识别算法研究与实现基于人体骨架的动作识别算法研究与实现摘要：随着人工智能技术的发展，人体动作识别在许多领域得到广泛应用。
本文研究了一种基于人体骨架的动作识别算法，并实现了相应的系统。
通过利用深度学习框架和传感器数据，我们从人体骨架图像中提取特征，并构建模型进行动作分类。
实验结果表明，该算法能够高效准确地识别不同的人体动作，具有广泛的应用前景。
1. 引言人体动作识别作为一种基础的计算机视觉任务，广泛应用于人机交互、运动分析、虚拟现实等领域。
传统的基于图像或视频的方法在提取特征时存在一定的局限性，而基于人体骨架的动作识别算法能够更准确地捕捉人体动作的细微变化。
2．研究内容与方法本文基于深度学习框架，通过利用传感器数据采集人体的关键骨骼节点坐标，构建人体骨架图像，并提取其特征进行动作分类。
具体步骤包括：（1）传感器数据采集：通过采集传感器数据，获取人体关键骨骼节点的三维坐标。
我们选取高精度的传感器设备，如Kinect等，以确保数据的准确性和可靠性。
（2）数据预处理：对采集到的传感器数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、对齐等操作，以提高数据的可用性和准确性。
（3）人体骨架图像构建：通过将传感器数据进行可视化处理，构建人体骨架图像。
我们利用OpenGL等图形处理工具绘制骨架图像，以便进行后续特征提取操作。
（4）特征提取：从人体骨架图像中提取关键特征。
我们采用了一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型，通过多次卷积和池化操作，将图像特征提取为一个固定长度的向量。
（5）动作分类：利用经过训练的分类器对提取到的特征进行动作分类。
我们选择了一种常用的分类器，如支持向量机(SVM)等，来实现不同动作的识别。
3．实验与结果分析我们搜集了大量的人体动作数据进行实验验证。
在实验中，我们选取了一些常见的动作，如走、举手、跳跃等，并通过传感器设备采集数据。
经过数据预处理和特征提取，我们得到了每个动作对应的特征向量。
基于人体骨架信息的动作分析研究
基于人体骨架信息的动作分析研究基于人体骨架信息的动作分析研究摘要：人体动作分析研究已经成为计算机视觉和图像处理领域的热门研究方向。
近年来，由于深度学习算法的发展和深度神经网络的应用，基于人体骨架信息的动作分析技术得到了迅猛发展。
本文旨在系统综述基于人体骨架信息的动作分析研究的现状及其进展，分析不同方法在数据集、精度和效率方面的优缺点，并对未来的发展趋势进行展望。
文章从传统方法、深度学习方法、多模态方法等角度，梳理了基于人体骨架信息的动作分析的研究进展。
具体来说，本文归纳了光流法、形状模型、骨架投影等传统方法，并对其进行了分析和比较。
此外，本文还论述了卷积神经网络、长短时记忆网络、残差网络等深度学习方法的应用情况，并探讨了其优缺点。
最后，融合多模态信息的方法和未来发展趋势也被讨论。
关键词：人体骨架信息；动作分析；深度学习；卷积神经网络；多模态信息人体骨架作为一种能够刻画人体运动的数字表示方法在动作分析领域得到了广泛应用。
骨架信息能够通过cut-net、re-id等复杂的神经网络算法以及多种优化方法实现精确的人体关节点检测。
同时，基于骨架信息的动作识别和姿态估计在物体跟踪、医学诊断、虚拟健身及人机交互等领域也被广泛应用。
传统的基于骨架信息的动作识别方法大致分为两类：基于光流法和基于形状模型。
光流法基于计算出相邻两帧图像的运动向量，能够检测并跟踪人体的每个关节和身体部位。
形状模型方法通过建立3D网格特征描述对骨架关键点进行姿态估计。
同时，骨架投影方法在多视角动作识别中被广泛应用，能够实现运动跟踪和姿态估计。
近年来，深度学习算法的发展已经推动了基于人体骨架信息的动作分析技术迅速发展。
卷积神经网络、循环神经网络和残差神经网络等深度学习方法在该领域广泛应用。
此外，多模态学习方法也被用于结合骨架信息和图像信息，进一步提高了动作识别的精度和效率。
未来，基于人体骨架信息的动作分析技术将会继续得到广泛的关注和研究。
基于深度学习的骨骼动作识别与运动分析技术研究
基于深度学习的骨骼动作识别与运动分析技术研究随着科技的发展和人工智能技术的不断成熟，基于深度学习的骨骼动作识别与运动分析技术逐渐引起了人们的关注。
这项技术可以应用于众多领域，如健康管理、运动训练、虚拟现实等。
本文将探讨基于深度学习的骨骼动作识别与运动分析技术的研究和应用现状，并展望其未来的发展前景。
在过去的几年里，基于深度学习的骨骼动作识别与运动分析技术取得了显著的进展。
传统的图像处理方法通常需要手动设计特征和规则，而深度学习技术则可以从大量数据中自动学习特征和规律，从而提高识别和分析的准确性。
基于深度学习的方法可以将骨骼动作识别和运动分析任务视为一个特征学习和分类问题，通过神经网络模型对输入的骨骼数据进行分析和预测。
骨骼动作识别技术的核心是从深度摄像头或传感器中获取人体骨骼信息。
最常用的方法是使用RGB-D（红外与可见光）摄像头或者深度传感器，通过获取人体姿态的三维坐标数据来进行识别和分析。
这些数据可以被转化为骨骼连接关系图，用于表示人体的姿态和动作。
深度学习模型可以通过学习骨骼数据的空间和时间特征，实现对不同骨骼动作的准确识别。
在骨骼动作识别领域，目前最常用的深度学习模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
CNN适合处理静态的骨骼图像数据，可以学习局部和全局特征，从而实现准确的骨骼动作分类和识别。
而RNN则适用于处理时间序列的骨骼数据，可以考虑动作的时序信息，实现对骨骼动作的连续预测和分析。
除了识别骨骼动作外，基于深度学习的技术还可以进行骨骼动作的运动分析。
运动分析包括对骨骼动作的姿态跟踪、运动轨迹预测、动作重构等任务。
通过深度学习技术，可以从骨骼数据中提取丰富的运动特征，实现对骨骼动作的精准分析和预测。
基于深度学习的骨骼动作识别与运动分析技术已经在多个领域得到了广泛应用。
基于深度学习的人体骨骼关键点检测与姿势识别研究
基于深度学习的人体骨骼关键点检测与姿势识别研究人体姿势识别在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，例如人机交互、运动分析、动作捕捉等。
而人体骨骼关键点检测是实现姿势识别的重要组成部分。
传统的骨骼关键点检测方法面临着复杂背景、遮挡、光照变化等问题的挑战，因此基于深度学习的人体骨骼关键点检测与姿势识别研究成为了近年来的热点之一。
深度学习通过构建深层神经网络模型，能够自动学习特征表示，从而显著提高人体骨骼关键点检测与姿势识别的性能。
首先，深度学习方法能够从大量的标注数据中学习到骨骼关键点的空间位置特征和姿势的上下文信息。
其次，深度学习具备对图像进行端到端的特征提取和预测的能力，避免了传统方法中特征工程的手工设计过程。
目前，基于深度学习的人体骨骼关键点检测与姿势识别研究主要分为两个方向：一是基于单幅图像的方法，二是基于视频序列的方法。
基于单幅图像的方法主要通过一张静态图片来识别人体骨骼关键点和姿势。
其中，最具代表性的方法是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的方法。
这些方法通过将输入图像作为网络的输入，经过多层卷积和池化操作后，得到骨骼关键点的预测结果。
为了提高模型在复杂场景下的鲁棒性，研究者们还提出了一些改进方案，如在网络结构中引入残差连接、使用多尺度网络等。
此外，为了解决遮挡和光照变化等问题，研究者还通过引入上下文信息、使用空间注意力机制等方式改进了模型的性能。
基于视频序列的方法则利用连续的图像序列来进行人体骨骼关键点检测与姿势识别。
这种方法能够充分利用时间维度上的信息，提高关键点检测和姿势识别的准确率。
其中，最常用的方法是基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和注意力机制的方法。
这些方法通过RNN网络对每一帧图像的特征进行建模，利用时间上的关联性来改善关键点的检测和姿势的识别。
同时，为了减小对完整视频的依赖，研究者们还提出了一些基于局部信息的视频姿势识别方法，将视频切分为多个局部片段进行处理，再进行局部特征的融合。
基于骨架的人体异常行为识别与检测
为了提高模型的训练效率，可以对输入的特征进行优化，例如使用骨架图像的形状、运动 和光学流等特征。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
异常行为检测算法设计
异常行为检测算法概述
基于深度学习的异常行为检测算法通常采用监督学习的方 式，利用标注的正常行为和异常行为的样本训练模型，使 其能够自动识别异常行为。
多特征融合
将多个特征进行融合，例如骨架图像的形状、运动和光学 流等特征，以提高模型的检测精度和鲁棒性。
目前的研究主要集中在单个或多个人的异常行为识别上，如何扩展到大规模人群 的异常行为识别和分析仍是一个挑战。
下一步工作计划
针对动态特征的提取和分类问题，计 划深入研究并尝试引入新的技术手段
，提高算法的性能和准确性。
在复杂背景和多变光照等条件下，计 划开展更为深入的研究，尝试采用更 有效的特征提取和分类算法，提高算
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跨摄像头跟踪与异常行为 识别
跨摄像头跟踪与异常行为识别
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总结与展望
研究成果与贡献
基于骨架的人体异常行为识别与检测技术，为监控视频中人体行为分析 提供了有效的解决方案，对于公共安全、健康监测等领域具有重要意义 。
提出了多种基于骨架的人体异常行为识别算法，包括基于形状特征的识 别、基于时序特征的识别和基于深度学习的识别等，提高了异常行为识
别的准确率和鲁棒性。
针对实时性要求高的应用场景，研究并实现了一些高效、实时的异常行 为检测算法，保证了算法的实时性和可用性。
研究不足与展望
现有的基于骨架的人体异常行为识别算法主要集中在静态特征的提取和分类上， 对于动态特征的提取和分类还有待进一步研究。
在实际应用中，常常面临着复杂背景、多变光照、遮挡等问题，如何提高算法的 适应性和鲁棒性仍需进一步探索和研究。
基于深度学习的人体骨骼识别技术研究
基于深度学习的人体骨骼识别技术研究人体骨骼识别技术是一种通过计算机算法对人体骨骼进行分析和识别的技术。
随着计算机科学的发展和深度学习技术的成熟，人体骨骼识别技术得到了广泛的应用和发展，已经成为图像处理和计算机视觉领域中的热门研究方向。
本文将介绍基于深度学习的人体骨骼识别技术研究，探讨其应用场景和前景。
一、人体骨骼识别技术的研究历程人体骨骼识别技术的研究可以追溯至上世纪80年代，当时学者们主要采用传统的计算机视觉算法，如边缘检测、形状分析等方法来提取人体特征，并进一步进行人体姿态识别和运动分析。
然而这些方法的识别精度受到照明、遮挡、尺度变化等因素的干扰，误差较大，难以满足实际需求。
随着深度学习技术的崛起，人体骨骼识别技术得到了彻底的改变。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有自动化、智能化等优势。
通过学习大量的图像和视频数据，深度学习模型可以自动提取复杂的特征，并准确地识别人体骨骼位置和姿态。
二、基于深度学习的人体骨骼识别技术原理基于深度学习的人体骨骼识别技术主要分为两个阶段：姿态估计和骨骼跟踪。
其中姿态估计是指在输入的人体图像或视频中预测人体的关节点位置和各个关节之间的姿态，骨骼跟踪则是在已经获得姿态的基础上，利用关节点之间的连线信息来得到人体骨骼的三维点云或骨架。
以下将具体介绍这两个阶段的原理。
1. 姿态估计姿态估计是基于深度学习的人体骨骼识别技术的第一步。
在深度学习模型中，常采用卷积神经网络(CNN)对人体图像或视频进行特征提取，然后将提取的特征输入到全连接层中进行分类和回归。
具体地，CNN将输入的图像或视频分别进行卷积、池化、激活等操作，得到一系列的特征图。
这些特征图具有不同的语义含义和特征贡献度，其中包括了人体各个部位的信息以及其运动特征。
通过对这些特征图进行引入关键点回归算法进行姿态估计。
2. 骨骼跟踪骨骼跟踪是在已经进行姿态估计的基础上进行的。
一般采用的方法是基于关节点中的连线信息来构建骨骼模型。
基于骨骼关节点数据的人体行为识别方法[发明专利]
![基于骨骼关节点数据的人体行为识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c10478f14128915f804d2b160b4e767f5acf8023.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010824525.2(22)申请日 2020.08.17(71)申请人 四川大学地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号(72)发明人 冯子亮 丁健伟 杨斌 王洋 司马铭骏 贺思睿 郭照康 李东璐 单强达 何旭东 (51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称基于骨骼关节点数据的人体行为识别方法(57)摘要本发明提供一种基于骨骼关节点数据的人体行为识别方法，通过从骨骼关节点数据序列中提取描述人体行为运动信息的运动轨迹特征、运动偏移特征，以及描述人体行为静态信息的静态姿势特征；通过建立基于骨骼关节点数据的运动量模型，实现了对时间段的自适应划分；上述自适应时间段划分以及段内的特征表征方法，可达到表达动作顺序的目的，同时也增强特征表达能力，从而可提升人体行为的识别效果。
权利要求书2页 说明书5页 附图3页CN 111914798 A 2020.11.10C N 111914798A1.基于骨骼关节点数据的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取单个行为的骨骼关节点数据序列；步骤2，对骨骼关节点数据序列中的每一帧，计算运动变化量和运动量；步骤3，将运动量归一化到[0,1]区间，构建该动作的人体行为运动量模型；步骤4，根据人体行为的运动量模型来对时间进行自适应划分；步骤5，对自适应划分时间段内的数据，计算骨骼关节点特征；步骤6，使用特征编码方法，对各时间段内的特征进行特征编码，然后对全部时间段的特征进行拼接，得到该动作的特征向量；步骤7，使用分类算法对各动作特征向量进行训练，最终实现人体行为识别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1，包括：所述骨骼关节点数据序列包含人体骨骼关节点的三维坐标信息；为提高运算速度，可只选择部分骨骼关节点、骨骼向量、关节夹角参与计算。
基于骨架的人体行为识别方法综述
基于骨架的人体行为识别方法综述摘要：人体行为识别技术在智能监控、人机交互、虚拟现实、智能康复、运动训练等领域都具有重要的应用价值和广阔的应用前景。
人体骨架关节点的时序变化为人体行为识别提供了强有力的信息，而且相比于RGB图像，人体骨架数据能够很好的克服复杂背景、光照变化及人体外观变化等无关因素的影响，所以基于骨架的人体行为识别受到了越来越多的关注。
本文系统的综述了基于骨架人体行为识别领域的研究进展，文章首先对骨架数据的获取方法以及常用的骨架行为数据集进行了介绍；其次介绍了目前基于骨架的人体行为识别主要方法；最后对该领域未来的研究进行了总结与展望。
本文旨在为希望从事基于骨架的人体行为识别的研究人员提供一个起点，加快该领域的研究及应用。
关键词:深度学习；人体行为识别；骨架数据；0引言近年来，随着智能设备的不断普及，视频的数量呈现爆炸式的增长，此外为了安防起见，在各大公共场所都安置了监控设备，视频资源变得越来越丰富多样，如何让计算机从视频中自动地识别出人体的行为成为越来越多研究者的研究方向。
人体行为识别技术在智能监控、无人驾驶和运动训练等领域都有着非常重要的应用价值。
与传统的RGB 视频相比，骨架数据可以给人体行为识别研究带来诸多的便利。
RGB视频受到复杂背景、关照变化和人体外观变化的影响，而骨架数据能够很好的克服这些无关因素的影响且骨架数据特征明确简单，网络参数数量比较少，更易于训练与测试。
本文的主要贡献：本文对基于骨架的人体行为识别方法进行了全面的综述；介绍了目前存在的骨架行为识别主要模型，其中包括LSTM框架、CNN框架、GCN框架；对国际上目前骨架数据的获取方法和骨架人体行为识别常用数据集进行了介绍；最后对未来的相关研究进行了总结和展望。
通过阅读本文，可以熟悉该领域的发展现状，未来的发展方向以及该领域面临的挑战，便于研究者参照对比，加快该领域的研究及应用。
1 骨架数据的介绍与获取骨架数据是将人体表示成若干个预先定义好的关节点在相机坐标系中的坐标来表示的。
基于骨架数据的健身动作识别与评估
基于骨架数据的健身动作识别与评估基于骨架数据的健身动作识别与评估健身在现代社会中越来越受到人们的关注，人们倾向于通过健身来保持身体健康和增强体质。
然而，对于初学者而言，正确的姿势和动作技巧往往是很难掌握的。
为了解决这个问题，许多研究致力于开发一种新的技术，即基于骨架数据的健身动作识别与评估技术。
基于骨架数据的健身动作识别与评估技术依赖于深度学习算法和传感器数据采集设备。
这种技术通过收集人体的动作信息，如骨骼姿势和关节运动轨迹，从而构建一个能够识别和评估健身动作的系统。
在实际应用中，这个系统可以配备一个智能设备，如智能手环或智能手表，通过即时监测和反馈来帮助用户改善姿势和动作技巧。
那么，基于骨架数据的健身动作识别与评估技术的具体实现是怎样的呢？首先，需要使用一种传感器设备来采集人体的骨架数据。
这种传感器设备可以是深度摄像头、惯性测量单元（IMU）或其他合适的传感器。
通过这些传感器设备，我们可以获取到人体各个关节点的位置和运动轨迹数据。
接下来，我们需要使用深度学习算法来处理、分析和识别这些骨架数据。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN可以从动作的静态图片中提取特征，而RNN可以对动作的时序信息进行建模。
通过这两种算法的结合，我们可以得到一个较为准确的动作识别模型。
在动作识别的基础上，我们可以进一步进行动作评估。
动作评估主要依靠两个指标：准确度和标准度。
准确度指的是动作与给定标准的相似程度，而标准度则是指动作完成的好坏程度。
这两个指标可以通过与专业教练录制的标准动作进行比对来计算得出。
最后，将动作识别和动作评估的结果反馈给用户。
通过智能设备上的显示屏或声音提示，用户可以实时了解自己的动作是否正确和改进的方向。
这种实时反馈可以帮助用户更快地掌握正确的姿势和动作技巧，从而减少受伤的风险，并提高健身效果。
基于骨架数据的健身动作识别与评估技术在健身领域的应用前景广阔。
它可以帮助健身者有效地提高动作的准确性和标准度，从而更好地达到健身的目标。
基于骨骼数据的人体行为识别分析
基于骨骼数据的人体行为识别摘要人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。
对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。
总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。
该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。
关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。
姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。
到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。
尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。
随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。
该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。
具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。
基于深度学习的人体骨骼动作识别技术研究
基于深度学习的人体骨骼动作识别技术研究近年来，深度学习技术的发展给计算机视觉领域带来了巨大的改变，人体骨骼动作识别技术也随之得以快速发展。
该技术主要基于深度学习算法，利用计算机视觉技术，通过分析人体骨骼动作的特征，进行分类和识别。
这种技术的应用场景非常广泛，例如，可用于人机交互方面的姿态识别、健身辅助等领域。
本文将对基于深度学习的人体骨骼动作识别技术进行探讨。
一、技术原理基于深度学习的人体骨骼动作识别技术主要基于深度学习算法，利用一种称为图像的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）的深度学习算法。
该技术采用的是单图像输入的深度学习算法。
通过捕捉图像上预处理的信息，该算法可以通过学习特征将其分类。
该技术不仅能够识别人体骨骼动作，还可以确定这些动作的标准。
这是因为算法具有检测特定的肌肉和骨骼是否与肢体部位正确协调的能力。
二、技术应用基于深度学习的人体骨骼动作识别技术有着广泛的应用场景。
首先，在人机交互方面，该技术能够实现非常优秀的姿态识别。
例如，当用户在使用一个可交互的界面时，算法可以检测到用户的动作，并根据这些动作操控输入设备。
这大大提高了用户的身体自由度，也让他们更加方便地操作设备。
其次，该技术还可以用于健身辅助。
例如，一些智能手表或手机应用可以使用该技术来跟踪用户的运动。
通过检测用户的姿态，算法可以自动检测用户的健身姿势是否正确，并给予相应的提示和反馈。
这有助于提高健身效果，减少受伤风险。
此外，基于深度学习的人体骨骼动作识别技术还可以应用于虚拟现实、游戏等领域。
例如，虚拟现实应用中，用户可以通过身体动作来控制虚拟角色，相比使用手柄等外设，用户体验更加自在。
三、存在的问题和挑战然而，尽管该技术有广泛的应用前景，但它还存在着一些问题和挑战。
首先，现有技术难以实时识别大量的动作。
当用户进行速度较快的运动时，算法可能无法快速地确定其姿态。
其次，算法训练需要消耗大量的计算资源。
基于人体骨架信息的行人再识别研究综述
第 31 卷第 8 期2023 年 4 月Vol.31 No.8Apr. 2023光学精密工程Optics and Precision Engineering基于人体骨架信息的行人再识别研究综述贾梦瑜1，张继凯1*，马茹1，吕晓琪2（1.内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头 014010；2.内蒙古工业大学，内蒙古呼和浩特 010051）摘要：行人再识别的主要任务是利用计算机视觉从不同的摄像机中检索出相同身份的人，对特定的行人进行匹配和检索，此研究可以广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。
相比于其他易受改变的人体外观特征，提取人的骨架信息作为鉴别特征更具有鲁棒性。
为了了解该领域的发展现状，辅助该领域的研究者们进行更深入的探索，本文重点研究了基于人体骨架信息的行人再识别方法，根据算法包含的特征信息，将其分为独立式和混合式，混合式除人体骨架信息外还分别包括RGB-D图像特征和步态特征，之后对不同方法进行了比较，其次在主要数据集上对不同方法进行了评估，最后对此研究的问题与挑战进行了总结并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：行人再识别；骨架信息；RGB-D图像；步态特征中图分类号：TP391.41 文献标识码：A doi：10.37188/OPE.20233108.1228Survey of person re-identification based on human skeletoninformationJIA Mengyu1，ZHANG Jikai1*，MA Ru1，LÜ Xiaoqi2（1.School of Information Engineering， Inner Mongolia University of；Science & Technology，Baotou 014010， China；2.Institute of Information Engineering， Inner Mongolia University of；Technology， Hohhot010051， China）* Corresponding author， E-mail： jkzhang0314@Abstract： The goal of person re-identification， a computer vision task， is to accurately match individuals across different camera views in a multi-camera surveillance system. This has broad applications in intelli⁃gent video surveillance， security， and other fields. Human skeleton information is a more robust discrimi⁃native feature compared to other human appearance features that can be easily changed. This paper primari⁃ly focuses on a pedestrian recognition method based on human body skeleton information to gain a deeper understanding of the current status of development in this field and assist researchers in further explora⁃tion. The proposed algorithm can be divided into independent and hybrid subtypes， where the hybrid sub⁃type also includes RGB-D image and gait features in addition to the human body skeleton information. The 文章编号1004-924X（2023）08-1228-16收稿日期：2022-09-13；修订日期：2022-10-30.基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61771266）；内蒙古自治区自然科学基金资助项目（No.2019BS06005）；内蒙古自治区高等学校科学研究项目资助（No.NJZY20095）；内蒙古自治区科技计划项目资助（No.2019GG138）第 8 期贾梦瑜，等：基于人体骨架信息的行人再识别研究综述different subtypes of the algorithm are subsequently compared and evaluated on established datasets. Final⁃ly，the problems and challenges of this study are summarized，and future development trends are pro⁃posed.Key words： person re-identification； skeleton information； RGB-D images； gait feature1 引言行人再识别（Re-ID）［1-2］是一项具有挑战性的任务，因为存在时空对齐，图像分辨率，人体姿态改变，异物遮挡等问题［3-8］，这些都导致了最终识别结果的不确定性。
基于骨骼数据的人体行为识别分析
基于骨骼数据的人体行为识别分析首先，通过深度学习算法训练模型，将输入的骨骼数据转化为特征向量。
这些特征向量包含了人体关节的位置、角度以及运动状态等信息。
然后，通过对这些特征进行分类和识别，可以准确地识别出人体的行为。
例如，可以识别出走路、跑步、跳跃、举手等动作。
1.数据采集：利用深度摄像头、传感器等设备采集人体骨骼数据。
通过对人体进行动作捕捉，可以获取到人体各个关节的位置和姿势。
2.数据预处理：对采集的骨骼数据进行去噪和预处理，以便更好地提取特征。
常见的预处理方法包括滤波、降噪和数据归一化等。
3.特征提取：将预处理后的骨骼数据转化为特征向量。
常用的特征提取方法包括基于关节点的特征提取、基于骨架描述子的特征提取等。
4.模型训练和优化：利用标注好的训练数据，使用深度学习算法训练模型。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
通过不断优化模型的参数和结构，提高模型的准确率和泛化能力。
5.行为识别和分析：使用训练好的模型对新的骨骼数据进行分类和识别。
通过比较输入的特征向量和已知的行为模式，可以判断输入的行为属于哪一类。
基于骨骼数据的人体行为识别分析在很多领域都有广泛的应用。
在人机交互方面，可以实现手势识别和动作控制，使人与机器之间的交互更加自然和智能化。
在运动分析领域，可以对运动员的动作进行分析和评估，帮助运动员改善动作技巧和提高训练效果。
在智能监控方面，可以识别出异常行为，如摔倒、疲劳等，提供及时的报警和救援。
然而，基于骨骼数据的人体行为识别分析仍然存在一些挑战。
首先，人体行为具有多样性和复杂性，不同人的同一个动作可能存在一定的差异。
因此，需要更加精准和准确的算法和模型来识别和分析不同的行为。
其次，骨骼数据的采集和预处理也是一个复杂的过程，需要借助高质量的设备和算法来确保数据的准确性和可靠性。
最后，模型的训练和优化也需要大量的标注和人工干预，耗费时间和资源。
基于人体骨骼模型的人体运动分析算法
基于人体骨骼模型的人体运动分析算法人体运动是指人体的各种动作和活动。
在现代社会中，人体运动已成为人类日常生活的重要组成部分。
每个人都有自己的活动和运动方式，而人体运动分析算法可以帮助我们更好地了解人体的运动方式和规律。
本文将重点介绍基于人体骨骼模型的人体运动分析算法。
一、人体骨骼模型介绍人体骨骼模型是设计和实现人体运动分析算法的基础。
人体骨骼按照主要关节连接组成，比如肘、膝、肩等。
在每个关节处，人体骨骼都有一系列运动自由度，可使人体产生各种姿态和运动方式。
人体骨骼模型在构建时，需要考虑人体的生理特征和运动约束条件，建模的难度较大。
二、基于人体骨骼模型的人体运动分析算法基于人体骨骼模型的人体运动分析算法可以通过多种技术手段进行实现。
其中比较流行和主流的技术包括运动轨迹分析、运动学分析、动力学分析等。
在运动轨迹分析中，通过对人体关键点的跟踪和坐标记录，可以实现对人体姿态和运动轨迹的分析。
运动轨迹分析常用于运动捕捉和虚拟现实等领域。
运动学分析中，通过人体骨骼的关节自由度和运动学特性，可以推导出人体的姿态、速度、加速度等参数。
运动学分析常用于运动医学、人机交互和姿势辨识等领域。
动力学分析重点研究人体在运动过程中的力学特性，包括力、力矩、动量等。
动力学分析常用于机器人控制、运动仿真等领域。
三、应用领域基于人体骨骼模型的人体运动分析算法在多个应用领域具有广泛的应用前景。
在运动医学领域，基于人体骨骼模型的运动学分析可以用于评估运动障碍病人的运动能力，并通过针对性的运动训练来提高病人康复效果。
同时，在针对运动受伤问题的研究中，基于人体骨骼模型的动力学分析和运动轨迹分析可以为研究人员提供有力的分析工具和数据支持。
在人机交互领域，基于人体骨骼模型的人体运动分析算法可以为视频游戏、虚拟现实、体感游戏等提供更加逼真和自然的人机交互方式，为游戏玩家提供更加真实的游戏体验。
在机器人控制领域，基于人体骨骼模型的动力学分析可以为机器人控制提供有力的动力学建模和控制算法，增强机器人身体的自适应性、灵活性和智能化程度。
基于3D骨架和流形的人类行为识别方法研究
基于3D骨架和流形的人类行为识别方法研究基于3D骨架和流形的人类行为识别方法研究摘要：人类行为识别是计算机视觉中的一个重要研究领域，可以应用于视频监控、智能交通、健康状况监测等多个应用场景。
本文针对人类行为识别问题，提出了一种基于3D骨架和流形的识别方法，该方法可以准确地识别人类行为，并且对于复杂的背景干扰具有一定的鲁棒性。
1. 引言人类行为识别是通过对人体进行姿态估计和动作特征提取，利用计算机算法对人类行为进行分析和识别的研究领域。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于3D骨架和流形的人类行为识别方法受到了广泛关注。
2. 3D骨架的提取与表示在人类行为识别中，骨架提取和表示是一个关键环节。
首先，通过深度摄像机或其他传感器获取到的深度图像，可以得到人体的关节点和骨架连接关系。
然后，根据骨架的连接关系，可以构建3D骨架模型，并对骨架进行表示和编码。
3. 流形学习方法传统的人类行为识别方法通常采用手工设计的特征进行分析和识别，但这些方法往往对于复杂的人类行为具有一定的局限性。
为了克服这些局限性，流形学习方法被引入到人类行为识别中。
流形学习方法通过在高维特征空间中建立低维流形结构，实现对高维特征的降维和表示，同时保持样本之间的局部几何结构。
4. 基于3D骨架和流形的人类行为识别方法本文提出的基于3D骨架和流形的人类行为识别方法将3D骨架的提取和表示与流形学习方法相结合。
首先，通过深度传感器获取到的深度图像，提取出人体的关节点和骨架连接关系。
然后，对骨架进行表示和编码，并将其映射到低维流形空间中。
最后，利用流形学习方法对低维流形空间中的样本进行分类和识别。
5. 实验与结果分析为了验证基于3D骨架和流形的人类行为识别方法的有效性，我们在一个包含多个人类行为的数据集上进行了实验。
实验结果表明，与传统的人类行为识别方法相比，本文方法在准确率和鲁棒性方面都取得了显著的提升。
6. 总结与展望本文研究了基于3D骨架和流形的人类行为识别方法，并在实验中验证了其有效性。
基于骨骼数据的人体行为识别
基于骨骼数据的人体行为识别骨骼数据在人体行为识别领域中具有重要的应用价值，它可以从人体骨骼结构的变化中提取出丰富的信息，为人体行为的识别和判定提供依据。
本文将探讨基于骨骼数据的人体行为识别技术的原理、应用场景、存在的问题及未来发展方向。
一、基本原理骨骼数据是从深度相机等设备采集的，可以捕捉到人体关键骨骼节点的坐标位置信息。
这些节点包括头、颈、肩膀、手肘等，每个节点都有自己的坐标值、角度等属性，形成了人体的骨架结构。
通过对骨骼数据进行处理和分析，可以提取出人体骨骼动作的关键信息，进而实现对人体行为的识别。
基于骨骼数据的人体行为识别技术通常使用机器学习和深度学习等方法来进行分析和处理，首先需要对采集到的骨骼数据进行预处理，包括数据清洗、坐标系转化、关键节点提取等。
然后将预处理后的数据输入到模型中，模型会从数据中学习人体行为的特征，并通过对新的数据进行分类、预测等操作来实现对人体行为的识别。
二、应用场景基于骨骼数据的人体行为识别技术广泛应用于智能安防、医疗健康、游戏娱乐等领域。
以智能安防为例，可以通过对人体行为识别来实现人员监控、异常检测等功能，有效提高了场所安全性。
医疗健康方面，可以通过对老年人、残疾人等群体的行为进行监测，及时发现和处理可能出现的健康问题。
游戏娱乐方面，可以通过对玩家的行为进行识别和分析，来改善游戏体验，提高游戏推广效果。
三、存在的问题基于骨骼数据的人体行为识别技术仍然存在一些问题，例如：1.数据质量不稳定：受环境影响较大，光照、噪声等因素的影响可能导致数据量的不稳定，影响识别准确率。
2.复杂场景下的识别效果差：在人流量大、场景复杂、多人交互等情况下，往往难以精准识别对应的人体行为。
3.标注数据的难度高：获取标注数据需要大量人力物力投入，同时骨骼数据的多模态和滞后性带来了额外的挑战。
四、未来发展方向基于骨骼数据的人体行为识别技术为未来的智能化生活提供了新的可能性，未来的研究方向主要包括以下几个方面：1.数据采集与标注技术的改进：提高数据采集效率、降低成本、提高数据质量等，是未来的一个重要趋势。
基于深度学习的人体骨骼动态识别技术研究
基于深度学习的人体骨骼动态识别技术研究人体动态识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它在物体检测和姿态估计的基础上，进一步实现了对人体骨骼动态的准确识别。
深度学习作为人工智能领域的热门技术，被广泛应用于人体骨骼动态识别技术的研究中。
基于深度学习的人体骨骼动态识别技术具有许多优势。
首先，深度学习模型可以利用大量的数据进行训练，从而提高识别准确度。
其次，深度学习模型可以自动学习特征，无需人工提取特征，提高了算法的自动化程度。
此外，深度学习模型还可以应对复杂背景和遮挡等影响因素，增强了识别的鲁棒性。
在基于深度学习的人体骨骼动态识别技术的研究中，通常采用的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对图像序列进行处理。
CNN模型能够充分利用图像序列中的空间信息和时间信息，从而实现对人体骨骼动态的准确识别。
在人体骨骼动态识别技术中，关节点的识别是一个核心问题。
关节点是人体骨骼系统中的重要部位，如头部、躯干、四肢等。
关节点的准确识别对于人体动作的分析和识别具有重要的意义。
传统的方法主要是通过手工设计特征和模板匹配的方式来进行关节点的识别。
然而，这种方法依赖于人工设计的特征和模板，不具备泛化能力。
随着深度学习的发展，基于深度学习的关节点识别方法逐渐兴起。
这些方法主要使用卷积神经网络来学习人体关节点的表征，从而实现准确的关节点识别。
其中，研究者们提出了一些基于局部关系的方法和基于全局关系的方法。
局部关系方法主要是通过对人体局部区域进行特征提取和关系建模，从而实现关节点的识别。
而全局关系方法主要是通过对整个人体进行特征提取和关系建模，从而实现关节点的识别。
这些方法在一定程度上提高了关节点识别的准确度和鲁棒性。
此外，基于深度学习的人体骨骼动态识别技术还面临一些挑战。
首先，识别过程中需要大量的训练数据。
由于人体骨骼动态的变化较大，需要使用大规模的标注数据进行训练，但是获取和标注大规模的人体动态数据是一项复杂和耗时的工作。
基于身体部件层面的骨架行为识别方法及装置
基于身体部件层面的骨架行为识别方法及装置近年来，骨架行为识别技术受到越来越多人的关注，它可以应用于安防、虚拟现实、智能机器人等领域。
骨架行为识别技术主要是通过追踪身体部件的运动，识别人的行为和动作。
下面，我们将着重介绍基于身体部件层面的骨架行为识别方法及装置。
首先，基于身体部件层面的骨架行为识别系统将图像或视频信号进行处理，然后，使用多目标跟踪算法，将跟踪目标分割为多个身体部件，比如头部、肩膀、胸部和腰部等。
接着，利用视频信号中的灰度信息，使用背景建模的方法，精确定位各个身体部件的位置，并获取其相对运动轨迹。
最后，将运动轨迹中的特征向量经过分类识别，从而识别出特定的行为。
这种基于身体部件层面的骨架行为识别方法可以实现更加精准的识别，并且模型开发更加容易。
首先，基于多目标跟踪算法，可以有效地跟踪大量目标，使跟踪更加准确，提高识别效果。
其次，当不同的身体部件结合在一起时，可以得出更加可靠的结果，因此，实现多动作的识别可以更加准确。
此外，基于建模的方法，可以有效提高识别效率，实现实时识别和跟踪。
虽然基于身体部件层面的骨架行为识别技术可以实现精确识别，但仍存在以下几点挑战：首先，精确定位头部、肩膀和胸部等身体部件的位置时需要大量计算，因此，可能会影响识别速率。
其次，使用建模方法进行识别需要收集并记录大量训练数据，而这又增加了工作量。
再者，由于视频信号中的变量空间和时间都非常大，因此，会对识别速度产生一定的影响。
最后，不同的动作和行为具有相似的特征，如果未能准确识别，很可能会导致识别错误。
基于身体部件层面的骨架行为识别技术虽然仍有不少挑战，但由于其识别效率高，算法简单及易实现性，仍是目前采用比较多的识别技术之一。
为了解决上述的技术挑战，可以采用深度学习方法，进行多层次的分类建模，并结合计算机视觉技术，进一步提高识别的精度和准确性。
综上所述，基于身体部件层面的骨架行为识别方法及装置在人体行为识别中有着广泛的应用，它可以有效提高识别速度和准确率，未来，基于身体部件层面的骨架行为识别技术发展前景广阔。
基于深度学习的骨骼动作识别技术研究
基于深度学习的骨骼动作识别技术研究近年来，深度学习技术的广泛应用推动了人工智能技术的发展，其中，基于深度学习的骨骼动作识别技术受到广泛关注。
骨骼动作识别技术是指通过识别人体关节的位置和动作，进而实现对人类活动的监测和分析。
这项技术应用广泛，可以应用于体育训练、医疗康复、安防监控等领域，并能为这些领域提供高效的解决方案。
深度学习是指通过对数据进行大量学习，从而实现自我优化的机器学习方法。
在骨骼动作识别技术中，深度学习技术可以应用于对人体骨架的建模和动作的识别。
通常采用的模型有基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的深度学习模型。
对于基于深度学习的骨骼动作识别技术，数据集构建与预处理是非常关键的步骤。
骨骼动作识别技术需要大量的标注数据集，这些数据需要经过高效的处理和标注，才能进行训练并得到良好的骨骼动作识别效果。
目前，已经有一些公开的数据集，如Microsoft Kinect提供的数据集、卡耐基梅隆大学的CMU数据集等。
除了数据集构建与预处理外，深度学习模型的选择和优化也是骨骼动作识别技术中不可忽略的一项工作。
CNN模型可以利用卷积层和池化层对输入进行特征提取，并且可以非常有效地处理这些数据。
RNN模型则可以用于对时间序列数据的处理，非常适用于骨骼动作识别技术中的序列数据。
同时，深度学习模型的超参数调优和神经网络结构的优化也可以提高模型的性能。
当然，深度学习的优势不是唯一的，还有其他一些技术可以用于骨骼动作识别。
其中，传统的计算机视觉技术是深度学习技术的前身，包括基于特征点的方法、基于形状的方法以及基于轮廓线的方法。
这些方法已经可以很好地应用于一些领域，但是相对于深度学习技术，这些传统技术仍然存在一些缺陷。
总体而言，基于深度学习的骨骼动作识别技术具有很强的应用前景和良好的实际效果。
基于骨骼的人体行为识别方法研究综述
基于骨骼的人体行为识别方法研究综述
黄倩;崔静雯;李畅
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2024(36)2
【摘要】人体行为识别在视频理解中发挥了重要作用.近年来,基于骨骼的行为识别方法因其对复杂环境的干扰更具鲁棒性而受到广泛关注.文中共整理了102种基于骨骼的人体行为识别方法,并在9个公开数据集上对其进行了对比分析.按照特征学习方式的不同,分别介绍了基于手工特征的方法和基于深度学习的方法.其中,基于手工特征的方法按特征描述符的不同分为几何描述符、动力学描述符、统计描述符3个子类;基于深度学习的方法按网络主体的不同分为循环神经网络、卷积神经网络、图卷积网络、Transformer和混合网络5个子类.通过以上分析,不仅阐述了基于骨骼的行为识别方法的发展历程,还剖析了现有方法存在的泛化能力不强、计算成本
高等局限.最后,从网络结构设计、相似动作区分、领域数据集拓展、多人交互等方
面对未来研究方向进行了展望.
【总页数】22页(P173-194)
【作者】黄倩;崔静雯;李畅
【作者单位】河海大学计算机与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于三维骨骼节点的人体行为识别方法
2.基于骨骼关节点投影特征的人体行为识别方法
3.基于深度学习的人体行为识别方法综述
4.基于深度学习的人体行为识别方法研究综述
5.基于骨骼数据特征的人体行为识别方法综述
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基于骨骼数据的人体行为识别摘要人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。
对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。
总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。
该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。
关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。
姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。
到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。
尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。
随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。
该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。
具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。
到目前为止，较有影响力的基于该类图像的人体姿态识别算法，应该是 Shotton 等人利用一种深度传感器 Kinect 来实时捕捉人体运动的算法，该算法虽然能够满足人们对识别系统实时性的要求，但其对硬件要求特别高，并且不适合低分辨率图像中的人体关节点提取，容易导致人体骨架扭曲。
下文将具体陈述人体运动分析的主要用途和前人在不同时期对这些难题的处理办法。
主题基于计算机视觉的人体运动分析不仅在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景，更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。
Gavrila 总结了它的一些主要应用领域[2,3,4]，下面据此对其典型应用做出进一步的介绍。
智能监控(Smart Surveillance)所谓“智能监控”是指监控系统能够监视一定场景中人的活动，并对其行为行分析和识别，跟踪其中的可疑行为(例如在一些重要地点经常徘徊或者人流密集的场合下突发的人群拥挤等状况)从而采取相应的报警措施。
智能监控系统应用最多的场合来自于那些对安全要求较为敏感的场合，常见于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区、军事基地等，以实现对这些场所的智能监控。
高级人机交互(Advanced Human-Computer Interaction)人体的行为分析常被用来提供控制和指令。
通常来说，人们之间的信息交流主要靠语言，并结合适当的手势和面部表情等，因此视觉信息可以作为语音和自然语言理解的有效补充来完成更加智能的人机交互。
更进一步的人机交互是进行人的识别和行为理解，结合面部表情、身体姿势和手势等[5-8]的分析来与人进行相应的交流。
运动分析(Motion Analysis)基于计算机视觉的人体运动分析可以大量地应用在用于各种体育项目中，通过提取运动员的各项技术参数(如肢体的关节位置、摆动的速度和角速度等等)，对这些参数信息进行分析，可以为运动员的训练提供较为全面的指导和建议，有助于提高运动员的水平，这对于体育运动的发展是极为有用的。
同时，它也被广泛地应用在医疗诊断方面：目前的医学步态分析[9-11]就是通过为人体正常步态建模，开发生物反馈系统用来分析病人的步态，从而可以将其应用于临床矫形术等领域，用来诊断病人的腿部受伤情况或者畸形程度，而做出恰当的治疗；虚拟现实(Virtual Reality)基于计算机视觉的人体运动分析在虚拟现实方面也应用的相当广泛：目前电脑游戏的开发相当成熟，游戏中各种人物的形体、运动及它们之间行为交互设计的逼真性得益于对物理空间中人的运动分析，它包括人体模型的建立和运动姿势的恢复等一系列相关理论及技术的成熟应用；基于互联网交互式空间的虚拟网络聊天室的开发才刚刚起步，它通过文本交流同时可以使用二维图标来导航用户。
此外，人体运动识别在视频会议、人物动画、虚拟工作室等其他虚拟现实场合也有着相当广泛的应用。
在基于内容的视频检索方面，人体运动识别也有着重要的应用价值：由于人往往是视频记录的主要对象，在基于内容的视频检索中，如何检索在大段视频中的特定的人体运动，也需要这方面技术的发展。
总之，对人体运动识别的研究及到计算机视觉、模式识别、视频图像处理等方面的理论和实际应用问题。
对人体的跟踪与运动分析将会促进这些领域在理论上产生新的方法，并且在诸多应用领域将会产生潜在的影响和价值。
综上所述，姿态识别具有重要的理论价值与广泛的应用前景，因此，它受到国内外许多学校重点实验室、研究所的关注[13、14]，除此之外，国际上一些著名会议和权威期刊也将其作为研究的主题之一，例如 ICCV（International Conferenceon Computer Vision）、CVPR （Computer Vision and Pattern Recognition）等国际会议，PAMI（IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence）、CVIU（Computer Vision and Image Understanding）等国际期刊。
为了进行人体运动识别，需要解决运动数据的、特征表示与提取(人体运动建模)、人体运动序列分割、动作分类等问题,主要的流程如图1所示图1基于运动捕获数据的人体运动识别框架特征提取与表示到目前为止,已经有很多方法被设计用来表示人体运动或人体运动特征,按照特征的表示范围大致可以分为三大类:基于底层运动捕获信息的时空特征,基于变换域的表示,以及描述性特征。
时空特征时空特征主要为基于运动捕获系统捕获数据的直接或间接表示,例如直接釆用关节点的三维坐标,关节角度相对变化值等运动捕获信息,以及在这些底层信息之上的简单处理后的信息比如关节点的速度,角速度,朝向信息,骨豁夹角等。
关于几何特征的设计与描述主要有文献[15][16]的工作。
在他们的基础上,文献[17][18]加入时间信息,提出了基于三维时空特征的运动描述。
基于变换域的表示首先将运动捕获的底层信息进行数学变换,然后在变换域中进行运动的特征分析与描述。
在信号处理过程中,在变换域中能更好地体现在时域中不能体现的信号特性。
样条函数基、多项式函数基、傅立叶基、小波基等均可以用于运动描述子[19]。
文献[20]首先基于傅立叶基描述人体行走步态,然后分析人体行走步态提取人体行走运动的关键帧,进而用于运动匹配与识别。
文献[21]提出了一种基于加权主成分分析(WPCA, Weighted Primary Component Analysis)的方法用于实现运动捕捉数据的检索,通过计算姿态与姿态之间的距离作为相似度实现稳定高效的检索,并且分别使用合成数据和运动捕捉数据验证了该方法。
除了PCA方法之后,研究人员提出了许多子空间的方法,如ICA(Independent Component Analysis), FLA(Fisher Linear Analysis)等,这些方法都属于线性子空间降维方法。
描述性特征基于时空特征、数学变换域特征等描述方法通常通过底层数值特征进行计算,动作序列中丰富的语义信息并没有得到充分的利用。
因此,研究者提出利用运动描述语言(motion description language) [22], 李等[23]提出的字库模型标记每一个运动姿态等来描述用户设计的运动特征。
序列分割人体运动序列分割是指将连续的视频序列V分割n个独立的行为段,每个行为段中有且仅有一种有意义的行为式。
行为段之间的分割边界及行为段的数目n是该问题需要求解的变量。
现有的人体运动序列分割算法可分为有监督方法和无监督方法两类。
有监督方法采用手动方法分割视频序列,分割过程非常烦琐、耗时,且由于手动分割受到人的主观影响,分割结果往往不够准确。
无监督方法则能自动或半自动地分割行为序列,包括按照等长、有重叠的时间窗口进行分割。
前者比较简单,但准确率较低,其分割结果可能是一个不完整的行为模式或是多个行为模式的组合,这些误分割会导致后续的行为误识别。
为提高分割准确率,吴晓婕等人提出了由粗到细的分割思想图,在采用等长、有重叠的时间窗口进行粗分割的基础上,再结合segmental-DTW (dynamic time warping)和图聚类方法进行细分割,此方法运算量较大，且精度较低。
为了进一步提高分割准确率，周峰等人[24]结合核函数化的k均值聚类与DTAK( Dynamic Time Alignment Kernel)[25]对运动序列进行分割，这种方法不仅有较高的分割精度，而且还能分割出每个运动包含的周期子运动。
动作识别方法运动识别可以简单看成时变数据的分类问题,即将测试序列与预先标定的代表典型运动的参考序列进行匹配,且能够处理在相似的运动模式类别中空间和时间尺度上轻微的特征变化。
运动检索方法也可用于进行运动识别。
一般的思路是在已有的数据集中査找一个与未知类型的运动序列相似的运动序列,然后根据数据集中已知运动序列的类别标签来判断未知运动序列的类别标签。
但是直接基于数值计算相似度的方式难以对逻辑上相似的动作进行识别,比如,两次跳跃运动的高度、跨度可能会差别较大,如果直接从运动捕获的数值上进行计算则难以匹配,因此可以根据两个动作的逻辑上是否相似来进行匹配和判断分类。
基于概率统计的方法基于运动分类建立概率模型,对待识别的动作序列进行概率估计,然后基于概率值进行分类和识别。
在基于运动分类建立的概率模型中,将运动的一个姿势或者几个姿势定义为状态,状态与状态之间采用概率表示状态转移的可能性,这样,整个动作序列可以建模为一个状态转移的时间序列过程描述。