面向動作識別的目標(biāo)分類方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著計算機(jī)視覺技術(shù)和圖像采集技術(shù)的發(fā)展，以及CPU/GPU等相關(guān)硬件性能的不斷提高，越來越多的計算機(jī)視覺技術(shù)被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)和實際生活中。而隨著人們生活水平的不斷提高，越來越多的人對體育運動產(chǎn)生了濃厚的興趣，投入了大量的時間、財力到運動中，并希望借助于一些運動分析設(shè)備對自己的運動提供幫助。因此，基于計算機(jī)視覺技術(shù)的運動分析應(yīng)用得到了許多人的青睞。然而，目前市場上存在的一些基于視覺的運動分析軟件，都只有一些簡單的自動功能，并不能完

2、全自動地對用戶的動作行為進(jìn)行分析、處理。為此，本文提出了一種新的面向視頻流中動作識別的目標(biāo)分類方法，可以實時地對視頻流中人體動作進(jìn)行分類識別，自動地識別到是否有特定行為動作發(fā)生。通過大量實驗證明，本文提出的方法可以實時地、準(zhǔn)確地識別出視頻流中特定動作的發(fā)生。本文的具體研究內(nèi)容有:
　　(1)將最新的人體檢測方法應(yīng)用于本文所研究的人體檢測與動作分類問題中，并通過對原始方法的改進(jìn)，有效地提高了分類準(zhǔn)確率，特別是在自然場景下，在我們自己

3、的數(shù)據(jù)集上對特定視角的人體檢測的準(zhǔn)確率達(dá)到97％。而且可以較精確的定位人體位置，檢測結(jié)果與人體實際位置的重合率超過95％。
　　(2)基于對人體檢測和動作分類的研究，本文提出了一種新的面向視頻流中運動行為識別的目標(biāo)動作分類方法。通過對連續(xù)視頻流中的關(guān)鍵動作進(jìn)行分類得到觀測序列，然后對觀測序列進(jìn)行實時分類，識別出特定動作的發(fā)生。從而達(dá)到從一個連續(xù)的視頻流中實時識別出特定行為動作的目的。
　　為了驗證本文所提出的方法在實際應(yīng)用中