基于視頻序列的人體動作識別.pdf

1、人體動作識別是當(dāng)今機器視覺領(lǐng)域的研究熱點，它涉及到圖像處理、模式識別、人工智能等多個學(xué)科的相關(guān)知識?；谝曨l的人體動作識別包括人體區(qū)域檢測、動作及姿態(tài)分割以及用于進行動作識別的目標(biāo)分析和行為理解等。在分析總結(jié)該領(lǐng)域研究人員相關(guān)工作的基礎(chǔ)上，本文針對俯臥撐運動的特點進行動作和姿態(tài)分割，并對其完整動作進行識別。
　　本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　1、本文針對目標(biāo)動作的特點提出了一種基于動作變化率特征的動作及姿態(tài)分割方法。首先獲取

2、圖像中動作區(qū)域的輪廓信息，根據(jù)連續(xù)圖像序列中輪廓信息的變化情況挖掘出動作的變化率，然后利用量化后的動作變化率界定動作及姿態(tài)的分割點，最后按照對動作識別的意義大小，將不同的姿態(tài)劃分為關(guān)鍵姿態(tài)和非關(guān)鍵姿態(tài)。由于關(guān)鍵姿態(tài)攜帶了進行動作識別的絕大部分信息，因而只利用關(guān)鍵姿態(tài)進行動作識別，這種方式有效地降低了計算復(fù)雜度，提高了實時性。
　　2、本文針對視頻采集和處理過程中產(chǎn)生的偶然性誤差提出了一種基于向量模的誤差消除算法，用于消除數(shù)據(jù)序列中

3、異常數(shù)據(jù)引起的誤差，其基本原理是在原有數(shù)據(jù)序列的基礎(chǔ)上利用多維向量的模構(gòu)建一組新的數(shù)據(jù)序列。首先采用某一數(shù)據(jù)節(jié)點及其相鄰數(shù)據(jù)模擬多維向量各方向上的各個分向量，然后計算此多維向量的模并將其作為與當(dāng)前數(shù)據(jù)節(jié)點對應(yīng)的新數(shù)據(jù)序列中的節(jié)點。
　　3、本文在動作及姿態(tài)分割的基礎(chǔ)上采用了基于棍狀模型的動作識別方法，通過分別建立各關(guān)鍵姿態(tài)的人體模型并與實際動作人體進行比較的方式進行目標(biāo)分類和動作識別。結(jié)合大量的實驗對以上方法和算法進行穩(wěn)定性和準(zhǔn)確