视频序列中人体简单行为识别的关键技术研究.pdf

青岛科技大学
硕士学位论文
视频序列中人体简单行为识别的关键技术研究
姓名:张伟娟
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:王传旭
20100420
//緇///痩////视频序列中人体简单行为识别的关键技术研究摘要关键词:行为识别姿态建模时空特征点高斯混合模型二元语法分类模型在计算机视觉领域中,人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题,在智能监控、机器人、人机交互等方面也有巨大应用价值。本文主要研究的是视频图像序列中基于时空特征点的人体运动姿态建模和简单行为的识别,例如常见的走路、跑步、挥手、跳跃、弯腰等行为的识别。人体运动姿态的建模是人体运动行为描述和识别的关键环节,为了克服在运动目标检测和跟踪的过程中,由于运动目标分割所造成的轮廓提取不准确这一缺点,本文提出了一种姿态建模的新方法,首先从学习的视频序列样本中提取人体运动的时空特征点.,即,用来描述人体的运动特征,因此,视频序列中每帧中的每个姿态都会对应一个时空特征点集,然后采用非监督的甅掷喾椒ǘ韵嗨谱颂竟槔啵詈笥没贓的高斯混合模型方法对分类出的每类典型姿态进行建模;这样就可以确定运动人体的典型姿态信息。运动人体行为识别属于对视频序列高层语义的理解,简单行为识别的过程是根据输入测试序列的姿态出现顺序,通过计算找出其在典型姿态转移图中的最大概率路径,进而识别其所属的行为类别。进行行为识别的前提是通过计算人体每个典型姿态间的转移概率,建立状态己知的描述人体多种行为的马尔可夫模型。针对行为识别问题,提出了将汉字分类的二元语法分类模型,应用于运动行为识别的新思路,可以更好的实现对视频序列高层语义的理解。广泛的实验证明该算法对不同背景、不同装束、不同尺度以及运动人体被遮挡等情况下的行为识别,均有较好的鲁棒性和识别效果。
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第滦髀研究背景与意义目前,基于计算机视觉的人体运动行为识别和分析研究是一个非常活跃的研究领域,运动人体的行为理解和识别,属于人体运动分析的高级处理部分,近年来日益受到人们的关注。计算机视觉分析运动人体的根本目的在于识别和理解人的个体动作、人与人之间以及人与外界环境间的交互行为,并把它们描述出来【。对于许多任务来说,人体行为的自动理解都是很重要的,对于增强人机交互能力绺呒妒悠祷嵋椤⒒谀谌莸闹悄苁悠导焖鞯是有重要意义的。但是,人体运动的复杂性以及客观环境的多样性使人体行为的识别变得相当困难。如何让计算机自动并且主动地识别与判断外界信息,已经成为当今计算机视觉研究的主要课题,这样计算机才能够主动地为人类提供各种有用的服务。其重要目标是摆脱传统的人机方式,让计算机系统具备自动分析,获取外部信息的能力,并通过分析作出相应的响应,让计算机系统更加智能化和人性化。基于视频序列的人体行为分析,其研究内容主要涉及计算机视觉、计算机图形学、图像处理、模式识别和人工智能等学科领域,是一个跨学科的具有挑战性的研究课题【。其研究核心是从单个或多个视频序列中检测、跟踪人体,获取人体运动数据,并在此基础上描述和理解人体运动或重建人体的三维运动。从应用领域的分类来讲,可以将运动人体行为分析的应用分成如下几个领域:悄芗嗫智能监控系统的需求主要用于那些对安全要求敏感的场合,如银行、商店、停车场等。目前,监控摄像机在商业应用中已经普遍存在,但并没有充分发挥实时主动的监督作用,因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来,当异常情况缤3党≈械某盗颈坏发生后,保安人员才通过记录的结果观察发生的事实,但往往为时已晚。而我们需要的监控系统应该能够每天连续二十四小时的实时监视,并可以自动分析摄像机捕捉的图像数据,当盗窃事件发生或发现到具有异常行为的可疑的人时,系统能向保安人员及时准确地发出警报,从而可以避免犯罪的发生,同时能够也减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力;在访问控制场合,也可以利用人脸或者步态的跟踪识别技术,以便确定来人是否有进入该安全领域的权利;另外,人的运动分析在自动售货机、机、交通管理、公共场所行人的拥挤状态分析及商店中消费者流量统计等监控方青岛科技大学研究生学位论文
作用,这可以应用于体育运动、舞蹈等训练中【浚淮车牟教治鍪羌〉缤佳А面也有着相应的应用。槟庀质跟踪现实世界中人体的姿态,创建一个虚拟的仿真场景,从而实现人与这个虚拟世界的交互。当前,许多电脑游戏中人的形体、运动和行为交互的设计逼真性实际得益于物理空间中人体的运动分析,包括人体模型和关节运动机制的获取及姿势的恢复等;基于互联网络的交互式空间的开发刚处于起步阶段【,如虚拟聊天室,它在通过文本交流的同时可以通过二维图标来导航用户,如果增加手势、头的姿势、面部表情等线索,将会给参与者们提供更加丰富的交互形