基于RGBD多模態(tài)特征的行為識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、智能家居、視頻監(jiān)控和人機交互一直是視覺領域研究的重點。行為識別作為智能家居和安防領域的重要任務,研究意義重大。目前,對于行為識別的研究主要集中在基于RGB視頻特征的行為識別和基于骨骼特征的行為識別上。隨著研究的不斷深入,RGB視頻特征和傳統(tǒng)骨骼特征的局限性逐漸顯露:RGB視頻難以排除復雜背景的干擾而目前主流的骨骼獲取設備笨重且昂貴。Kinect深度攝像是微軟推出的一款能同時采集RGB視頻、深度序列和骨骼數據的設備。該設備除了能獲得普通的

2、RGB數據,還能獲得人體深度數據和質量可以接受的骨骼數據(得益于微軟強大的機器學習技術)。
  本文就如何通過多特征融合的方法進行人體行為識別展開了研究。所謂的多特征融合,指的是同時使用RGB視頻輸入,深度序列輸入和骨骼輸入中的兩個或多個進行人體行為識別。研究的重點在于深度特征提取、骨骼特征提取以及融合方法的創(chuàng)新?;赗GB視頻特征的行為識別研究已經較為成熟,研究者們也在不斷的探索中獲得了很多特征提取技巧,這些都可以為我們深度特征

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