視頻行為分析若干問題研究.pdf

1、視頻中人的行為分析是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)熱點(diǎn)研究課題。近來，其應(yīng)用于商業(yè)化的進(jìn)程不斷推進(jìn)，該研究領(lǐng)域中所涉及的問題一定還將被不斷深入。特別隨著微軟公司kinect的到來，視頻行為分析的應(yīng)用已初見端倪，但離廣泛普及還有一定距離。由于該研究領(lǐng)域涉及到計(jì)算機(jī)視覺的若干技術(shù)，這些技術(shù)目前都還存在一定的技術(shù)瓶頸，特別是對(duì)環(huán)境有較大的敏感度。這也成為了本文研究的一個(gè)直接動(dòng)力。
　　本文基于可分割和識(shí)別的行為主體為研究對(duì)象，即可以從視頻幀中首先

2、定位出人體區(qū)域，因此研究的兩個(gè)問題分別是：人體的檢測與定位；人體的行為識(shí)別。人體區(qū)域的檢測與分割是基于可分割行為目標(biāo)研究中一個(gè)總的前提，我們需要在視頻區(qū)域中實(shí)現(xiàn)人體區(qū)域的分割。為此，我們?cè)诨趥鹘y(tǒng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測算法的基礎(chǔ)上，在已經(jīng)檢測出的候選運(yùn)動(dòng)區(qū)域中，設(shè)計(jì)出了一套新的目標(biāo)檢測算法，用基于Hough投票的方法，將目標(biāo)區(qū)域分割出。在本文所用的基于Hough投票的方法中，我們創(chuàng)新性地利用目標(biāo)內(nèi)部的上下文特征關(guān)聯(lián)規(guī)則，增強(qiáng)了目標(biāo)特征表達(dá)的可靠性

3、。人體的行為識(shí)別是在以檢測出的人體目標(biāo)區(qū)域基礎(chǔ)上進(jìn)行的。在本文中，我們主要研究基于多層次的目標(biāo)檢測算法，利用隱馬爾科夫模型，在行為特征層和行為標(biāo)簽層之間隱式地搭建了一個(gè)語義層次：人體原型姿態(tài)描述層。與將整個(gè)目標(biāo)區(qū)域當(dāng)做特征表達(dá)對(duì)象不同，本文的研究著重于分析目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，提取出人體的姿態(tài)信息，這種姿態(tài)信息的語義層次要高于行為特征層，但是要低于最終的行為標(biāo)簽層。本文的創(chuàng)新工作也主要集中于如何利用隨機(jī)模型連接這三個(gè)層次，將其合理地運(yùn)用