人体红外图像序列威胁行为理解
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Li n h o , a g Xio g , h oXi P n a Yo g a Zh n h n Z a n , e g T o
(. d nsrn rg d Potrd ae Or n n eE g n eigC l g , h iz u n 5 0 3 C ia 1 A miita t ia eo s a u t, d a c n ie r ol e S iah a g0 0 0 , hn ; B f g n e j 2 De to Co p tr n ie rn , r n neE gn eigC l g , h iz u n 5 0 3 C ia . p. f m ue g n eig O d a c n ie rn ol e S ia h a g0 0 0 , hn ; E e j 3 De .fMa pn si t, u vyn . pto p igI tue S re ig&Ma p n ra n t p igBue uo b iS iah a g0 0 0 , hn ; fHe e, h iz u n 5 0 0 C ia j 4 E u ainTc n lg e tr De to Tann , d a c gn eigC l g , h iz u n 5 0 3 C ia . d c t e h oo yC ne, p . r iig Orn n e o f En iern ol e S Ua h a g0 0 0 , hn ) e
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Байду номын сангаас
0 引言
通 过 对 人 体 红 外 图 像 的 分 析 能 够 识 别 出 威 胁 姿 态 , 及 时 发 现 潜 在 的敌 人 【 ,这 对 打 击 敌 人 , 1 】 保 存 我 单 兵 生 命 至 关 重 要 。 但 如 果 仅 仅 对 人 体 威 胁 姿 态 进行 识 别 ,还 不 能 达 到具 体 的实 战 要求 , 因 为 姿 态 反 映 的 是 某 一 静 态 的 特 征 , 而 许 多 威 胁 必 须 要 经 过 对 动 作 整 体 的 观 察 和 理 解 才 能 达 到 具 体 的 识 别 需 要 。 目前 对 人 体 行 为 理 解 的 常 用 行 为 识 别 方 法 有 : 使 用 模 板 匹 配 法 ( 于 时 空 特 征 的 模 基 式 分析 方法 ) 状态 空 间法 ( 于概率 的 方法) 和 基 。模 板 匹 配 法 虽 然 计 算 复 杂 度 低 、 实 现 简 单 ,但 是 对 于 噪 声 和 运 动 时 间 间 隔 的变 化 敏 感 【。 态 空 间 方 3 状 】 法 最 有 代 表 性 的 是 HMM s 】虽 然 能 克 服 模 板 匹 配 L, 4 的 缺 点 , 并 且 已得 到 了广 泛 的 应 用 , 但 通 常 涉 及 到 复 杂 的 迭 代 运 算 。 因 此 , 笔 者 提 出 提 取 人 体 红
Abs r c :T d n iy t r a e a i r o u t a t o i e tf h e t b h v o f h ma ,r s a c e h e t r f i fa e ma e x r c e n e e r h d t e f a u e o n r r d i g ,e ta t d HOG f e e y o v r i a e r p s o e t a t t e h ma n r r d i g e u n e c a a t rsi s wh c r o m g ,p o o e t x r c h u n i fa e ma e s q e c h r c e itc i h a e c mp e s d b ic e e c sn r se y d s rt o i e
2 1. 0 2 01
3 () 11
Or na e I du t y Au oma i n d nc n s r t to
兵 工 自 动 化
・5 3・
人体 红外 图像序 列 威胁 行 为理解
李永 浩 ,张 西红 ,赵欣 。 ,彭涛
( .军械 工程 学 院研 究 生管 理大 队 ,石 家庄 0 0 0 ;2 1 5 0 3 .军 械 工程 学 院计 算机 工程 系 ,石 家庄 0 0 0 ; 5 0 3
ta som ( T , n ansp o etr c ie( V . igtef s a dtesc n ra g f etr o r se y rn fr DC ) a dt i u p  ̄v co hn S M)Usn rt n eo darn eo auec mpesdb r ma hi h f
并给 出最终 训 练测 试 结 果 。结 果表 明 ,该特 征 能 实现 对 几种 典型 的威 胁行 为 识 别。 关 键词 :红外 图像 ;威胁 行 为识 别 ; 支持 向量 机 ;方 向梯 度 直 方 图; 离散 余 弦 变换
中图分 类 号 :T 0 文献 标 志码 :A J3
T r a h v o d n iy n o I fa e m a eo ma h e tBe a i rI e tf i g t n r r d I g fHu n
并且 并 联形 成 序 列二 维 特征 。为 降低 特征 维数 ,对 二 维 图像 进行 离散 余 弦 变换 ,使 用 变换 后 的 包含该 二 维 图像 主要 信 息的 前 两列 近似 代替 该 图像 的主要 特征 , 终使 用 最 小二乘 支持 向量机 对 降 维后 的 多段 图像序 列进 行训 练 和测 试 , 最
3 .河 北测 绘 局制 图 院 ,石 家庄 00 0 :4 军械 工 程 学院 训练 部 教育 技术 中心 ,石家 庄 0 00 ) 50 0 . 50 3 摘 要 :为识 别 人体 的威胁 行 为 ,对提 取 的人体 红 外 图像 行 为序 列特 征进 行研 究 ,提 取每 一 帧 图像 的 H G 特征 O
(. d nsrn rg d Potrd ae Or n n eE g n eigC l g , h iz u n 5 0 3 C ia 1 A miita t ia eo s a u t, d a c n ie r ol e S iah a g0 0 0 , hn ; B f g n e j 2 De to Co p tr n ie rn , r n neE gn eigC l g , h iz u n 5 0 3 C ia . p. f m ue g n eig O d a c n ie rn ol e S ia h a g0 0 0 , hn ; E e j 3 De .fMa pn si t, u vyn . pto p igI tue S re ig&Ma p n ra n t p igBue uo b iS iah a g0 0 0 , hn ; fHe e, h iz u n 5 0 0 C ia j 4 E u ainTc n lg e tr De to Tann , d a c gn eigC l g , h iz u n 5 0 3 C ia . d c t e h oo yC ne, p . r iig Orn n e o f En iern ol e S Ua h a g0 0 0 , hn ) e
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通 过 对 人 体 红 外 图 像 的 分 析 能 够 识 别 出 威 胁 姿 态 , 及 时 发 现 潜 在 的敌 人 【 ,这 对 打 击 敌 人 , 1 】 保 存 我 单 兵 生 命 至 关 重 要 。 但 如 果 仅 仅 对 人 体 威 胁 姿 态 进行 识 别 ,还 不 能 达 到具 体 的实 战 要求 , 因 为 姿 态 反 映 的 是 某 一 静 态 的 特 征 , 而 许 多 威 胁 必 须 要 经 过 对 动 作 整 体 的 观 察 和 理 解 才 能 达 到 具 体 的 识 别 需 要 。 目前 对 人 体 行 为 理 解 的 常 用 行 为 识 别 方 法 有 : 使 用 模 板 匹 配 法 ( 于 时 空 特 征 的 模 基 式 分析 方法 ) 状态 空 间法 ( 于概率 的 方法) 和 基 。模 板 匹 配 法 虽 然 计 算 复 杂 度 低 、 实 现 简 单 ,但 是 对 于 噪 声 和 运 动 时 间 间 隔 的变 化 敏 感 【。 态 空 间 方 3 状 】 法 最 有 代 表 性 的 是 HMM s 】虽 然 能 克 服 模 板 匹 配 L, 4 的 缺 点 , 并 且 已得 到 了广 泛 的 应 用 , 但 通 常 涉 及 到 复 杂 的 迭 代 运 算 。 因 此 , 笔 者 提 出 提 取 人 体 红
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Or na e I du t y Au oma i n d nc n s r t to
兵 工 自 动 化
・5 3・
人体 红外 图像序 列 威胁 行 为理解
李永 浩 ,张 西红 ,赵欣 。 ,彭涛
( .军械 工程 学 院研 究 生管 理大 队 ,石 家庄 0 0 0 ;2 1 5 0 3 .军 械 工程 学 院计 算机 工程 系 ,石 家庄 0 0 0 ; 5 0 3
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并给 出最终 训 练测 试 结 果 。结 果表 明 ,该特 征 能 实现 对 几种 典型 的威 胁行 为 识 别。 关 键词 :红外 图像 ;威胁 行 为识 别 ; 支持 向量 机 ;方 向梯 度 直 方 图; 离散 余 弦 变换
中图分 类 号 :T 0 文献 标 志码 :A J3
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并且 并 联形 成 序 列二 维 特征 。为 降低 特征 维数 ,对 二 维 图像 进行 离散 余 弦 变换 ,使 用 变换 后 的 包含该 二 维 图像 主要 信 息的 前 两列 近似 代替 该 图像 的主要 特征 , 终使 用 最 小二乘 支持 向量机 对 降 维后 的 多段 图像序 列进 行训 练 和测 试 , 最
3 .河 北测 绘 局制 图 院 ,石 家庄 00 0 :4 军械 工 程 学院 训练 部 教育 技术 中心 ,石家 庄 0 00 ) 50 0 . 50 3 摘 要 :为识 别 人体 的威胁 行 为 ,对提 取 的人体 红 外 图像 行 为序 列特 征进 行研 究 ,提 取每 一 帧 图像 的 H G 特征 O