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基于矩形骨架的人體動作識別_錢鋒
在人之間的人際交互過程中，視覺是最重要的信息，可以幫助人們迅速獲得一些關(guān)鍵特征和事實。在智能視頻監(jiān)控、異常動作識別、人機交互和虛擬技術(shù)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用價值。當(dāng)前階段，目前人體動作識別方面的研究主要集中在三個方面：動作人體的結(jié)構(gòu)分析、人體動作目標(biāo)的跟蹤、基于圖像序列的動作識別。而這三個方面各自支撐，本課題研究的重點則在于圖像序列的識別部分。人體行為識別的方法主要有基于全局時空的模板匹配和基于時序建模的狀態(tài)空間兩種方法。基于狀態(tài)空間模型中最具有代表性的則是隱馬爾可夫模型（HMM），狀態(tài)法的優(yōu)點是穩(wěn)定性較高，但是計算復(fù)雜度比較高?；谀０迤ヅ涞姆椒▌t計算復(fù)雜度較低，但是容易被陰影，視角所影響。文獻使用了檢測跟蹤的辦法，對人體動作進行跟蹤，取得了較好的效果，但是沒有考慮各肢體的相關(guān)運動方向。文獻提出了，用基于矩形的片圖模型（Picto－ rial Structure）對人體姿勢進行描述，取得了較好的結(jié)果。本文在文獻的基礎(chǔ)上，使用矩形骨架描述人體姿勢，并提取結(jié)合各肢體方向的運動特征， 最后結(jié)合動態(tài)時間規(guī)整算法 （DTW）對動作序列進行識別。實驗數(shù)據(jù)庫使用了 Weizmann 數(shù)據(jù)庫，并取得了較滿意的識別效果。
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