人体行为识别的数据库对比研究

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

(最新版)人体行为检测和识别毕业设计

本科生毕业设计（论文）题目：人体行为检测与识别姓名：学号：系别：专业：年级：指导教师： 2015 年 4 月20日独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。特此声明。论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解华侨大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后应遵守此规定。论文作者签名：指导教师签名：日期：

人体行为检测与识别摘要人体行为检测与识别是当前研究的重点，具有很高的研究价值和广阔的应用前景。主要应用在型人机交互、运动分析、智能监控和虚拟现实也称灵境技术（VR)领域，对于研究人体检测和识别有着重要的意义。因为人的运动的复杂性和对外部环境的多变性，使得人们行为识别和检测具有一些挑战。对人类行为和检测的研究目前处于初级阶段，有待进一步研究和开发。本文基于matlab人体行为识别和检测的研究，本文主要研究的是从图像中判断出目标处于何种行为，例如常见的走、坐、躺、跑、跳等行为的识别。从现有的很多主流研究成果来看，最常见的行为识别系统结构包括几个模块：目标检测、目标跟踪、行为识别。本文首先对图像进行判断是否有人体目标，识别出人体后对图像进行灰度化，在对灰度图像用背景差法与背景图像比对，最后，比对提取出的人体来判断人体处于何种行为。关键词：matlab，肤色识别，行为检测

人体行为识别技术

成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析人体运动分析可以运用于基于容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提供指导和建议，有助于提高运动员的训练水平。此外，还可以用于体育舞蹈动作的分析，以及临床矫形术的研究等领域。 ⑤基于模型的视频编码通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数，以较低的数据量对视频数据流加以描述，实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及VOD（Video-On-Demand）视频点播。

人体行为识别技术讲解学习

人体行为识别技术

人体行为识别技术在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是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行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析人体运动分析可以运用于基于内容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的

自然的人体动作识别

自然的人体动作识别黄飞跃徐光祐清华大学计算机科学与技术系，普适计算教育部重点实验室，北京，100084 摘要：人体动作识别是计算机视觉的一个重要研究课题。目前大多数动作识别的研究都假设是在特定受限的场景下，即特定的视角、位置、对象、背景和光照条件下工作。其中，尤以要求特定的视角和位置对实际应用的限制最为严重。本文致力于研究能处理视角和位置变化并可用于非特定对象的人体动作识别方法。我们把它称为自然的人体动作识别方法。为此我们提出了"包容形状"的人体表示，这种表示不受视角、位置的变化影响，充分利用了两个正交摄像机拍摄的轮廓信息以去除由人的身体旋转引起的影响。利用包容形状，我们取得了非特定人、任意视角下的自然人体动作识别较好的实验结果。同时我们也介绍了该识别方法在实际智能家居——老人看护系统中的应用。关键词：自然动作识别；包容形状 1．引言人体动作识别是计算机视觉里一个活跃的研究方向，有不少综述，力图把以前的相关研究方法进行总结和分类，比如[1], [2], [3], [4]。至今为止，关于动作识别的大多数研究工作都是在特定受限的场景下展开，比如特定的视角、动作人、背景和光照。在这之中，尤以视角和位置的限制最为突出。我们认为要实现自然场景下的动作识别，就必须消除应用条件中的这些限制。为此，我们在这篇论文中，重点研究了动作识别中与视角和位置无关的体态表示，以实现非特定人、任意视角下的自然人体动作识别。现阶段已经开展了不少视角无关的动作识别研究工作，比如Cen Rao [5]，Vasu Parameswaran[6]。但是还有很多问题亟待解决，大多数的方法依赖鲁棒的语义特征点检测或者是点对应，而这些是比较难实现的。在本文中，我们提出使用了一种“包容形状”的体态表示。在仿射摄像机投影模型的假设下，这种表示对于视角和位置的变化具有不敏感性，同时不需要依靠任何较难提取并且对误差很敏感的语义点检测和点对应。利用这种表示，我们开发了自己的动作识别系统并且把它部署到实际应用：智能家居—老人看护系统中。实验结果表明我们的系统对于非特定人、任意视角和位置下的自然动作有着很理想的识别能力。资助项目：国家自然科学基金资助项目（60673189，60433030）联系作者：黄飞跃， Email：hfy01@https://www.360docs.net/doc/b54931591.html,

人体行为识别技术

在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是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行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析人体运动分析可以运用于基于内容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提