基于視頻序列的人體運(yùn)作識別研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，視頻信息的內(nèi)容理解和分析引起了越來越多學(xué)者的關(guān)注。人體動(dòng)作識別是計(jì)算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在智能視頻監(jiān)控、感知接口、運(yùn)動(dòng)分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　人體目標(biāo)提取是人體動(dòng)作識別的第一步，目的就是要從人體運(yùn)動(dòng)視頻序列中將人體區(qū)域提取出來。本文經(jīng)過背景建模、背景差分、陰影消除、形態(tài)學(xué)處理、連通域分析、人體區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)化處理后獲取大小歸一化和位置中心化的二值人體目標(biāo)序列。然后根據(jù)視頻序列中人體

2、動(dòng)作模式轉(zhuǎn)換時(shí)的不連續(xù)性，基于幀間差異的高斯分布模型檢測出運(yùn)動(dòng)變化劇烈點(diǎn)作為分割點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)視頻序列分割，在公用數(shù)據(jù)庫上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法的有效性。
　　分割后的動(dòng)作視頻段，本文采用了模板法和概率圖模型兩種識別方法?；谀０迤ヅ鋭?dòng)作識別模塊中，本文通過動(dòng)作序列獲取平均運(yùn)動(dòng)能量圖(AME)、動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)能量圖(DME)和基于幀間差動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)能量圖(FDME)三種模板，實(shí)驗(yàn)取得較好結(jié)果，其中DME和FDME主要關(guān)注運(yùn)動(dòng)動(dòng)態(tài)信息，識別結(jié)果較AME好