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文檔簡介
1、人類行為識別屬于計算機視覺和行為模式識別領(lǐng)域,在最近的幾年逐漸成為了一個熱門課題。在人機交互、安保監(jiān)控、及基于內(nèi)容的視頻檢索等方面,行為識別都有巨大的實際使用價值,行為識別的作用隨著信息化的建設(shè)正日益突出其重要作用。同時,行為識別對計算機視覺的其他領(lǐng)域也有一定的促進作用,例如人臉識別、步態(tài)分析等。
過去由于科技的限制,大部分行為識別都基于2D的視頻和圖像,識別的效果都不理想。隨著深度攝像頭等3D技術(shù)的發(fā)展和普及,人類行為識別也
2、逐漸從平面的特征識別向立面的特征識別發(fā)展,3D行為識別成為人類行為識別的主要研究方法,本文的研究正是在這種情況下提出的。
在采集運動特征的過程中,不同的運動速度會導(dǎo)致產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在時間序列上出現(xiàn)較大的差異。因此在行為識別的過程中,數(shù)據(jù)對齊是影響識別的準確率的重要因素。本文的研究主要集中在運動特征的對齊和修正上。
本文運用了一種利用李代數(shù)描述特征進行行為識別的方法。為了使這種行為識別方法獲得更好的效果,本文嘗試將深度典型
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