基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、近些年來(lái)，各類社會(huì)公共場(chǎng)所例如銀行、監(jiān)獄、電梯、車站、機(jī)場(chǎng)等均安裝了各種各樣的監(jiān)控設(shè)備。但是傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控設(shè)備在使用的過(guò)程中，由于監(jiān)控人員的精力有限無(wú)法保證時(shí)時(shí)刻刻關(guān)注監(jiān)控視頻當(dāng)中所發(fā)生的一舉一動(dòng)，對(duì)于很多突發(fā)的打架、斗毆、搶劫等暴力情形往往只能通過(guò)事后查看錄像的方式來(lái)尋找相關(guān)線索。此時(shí)暴力事件已經(jīng)發(fā)生，人民生命財(cái)產(chǎn)已經(jīng)遭受到不法侵害，監(jiān)控錄像更多作用的在于事后彌補(bǔ)。本文旨在針對(duì)公共場(chǎng)所各種類型的人體具有不同行為這一特定對(duì)象，對(duì)智能視頻

2、監(jiān)控當(dāng)中的人體行為識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取大體分為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取分割、圖像特征提取以及圖像目標(biāo)的分類三項(xiàng)研究?jī)?nèi)容。本文在對(duì)現(xiàn)有的智能視頻相關(guān)算法研究并分析的基礎(chǔ)之上提出了改進(jìn)的背景差分方法來(lái)進(jìn)行目標(biāo)分割、使用主成分分析法進(jìn)行圖像特征提取、使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)進(jìn)行視頻人體行為的識(shí)別的技術(shù)并初步實(shí)現(xiàn)，具體研究?jī)?nèi)容包括：
　　1.設(shè)計(jì)改進(jìn)的背景差分法，引入了背景改變系數(shù)，由于系數(shù)的作用，可以在做背景差的過(guò)程當(dāng)中，不

3、斷的進(jìn)行背景更新。從而在目標(biāo)分割的時(shí)候盡可能的減少無(wú)關(guān)背景的影響。
　　2.使用了網(wǎng)絡(luò)開源的 Weizmann視頻庫(kù)中例如跑、跳、揮手等十種具有代表性的人體動(dòng)作視頻作為研究的素材，將不同的人體視頻圖像進(jìn)行背景與前景分割之后，通過(guò)主成分分析的技術(shù)提取用于后續(xù)分析的特征向量，顯著的減小了特征向量的維度，從而避免了造成維度災(zāi)難的危險(xiǎn)。
　　3.在行為特征理解方面，本文設(shè)計(jì)使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行人體特征識(shí)別，通過(guò)建立多層的人工神經(jīng)