基于結(jié)構(gòu)化信息的人體運動識別.pdf

1、人體運動識別是近年來計算機視覺領(lǐng)域的重大研究課題之一，它在運動捕獲、人機交互、視頻監(jiān)控、視頻存檔與檢索等方面都有廣泛的應(yīng)用，并具有重大的應(yīng)用前景。但由于人體運動的多變性和多樣性，背景的嘈雜及光照條件，衣服紋理和自遮擋等多方面的因素嚴重影響人體運動的識別效果，所以，如何從復雜的人體運動中找到能正確表達運動信息的本質(zhì)特征，從視頻圖像中準確估計人體姿態(tài)，實現(xiàn)人體運動識別是計算機視覺領(lǐng)域長期存在且備受關(guān)注的關(guān)鍵問題。本文由人體運動的結(jié)構(gòu)化信息出

2、發(fā)，就尋找低維高效的描述子、增強特征的表征能力以及提高人體運動識別的魯棒性等方面做了大量工作。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種基于混合特征的人體運動識別方法。利用第二代曲線波變換能夠最優(yōu)地稀疏表示目標邊緣的優(yōu)點，從最優(yōu)表征人體姿態(tài)邊緣和紋理特征出發(fā)，巧妙運用第二代曲線波變換的統(tǒng)計特征作為圖像特征，訓練學習并識別人體運動。首先將圖像進行第二代曲線波變換，將曲線波變換的各尺度的子帶系數(shù)進行兩種剖分，分別將各個剖分子塊的統(tǒng)計量級聯(lián)

3、得到第二代曲線波變換的特征向量和共生矩陣的特征向量，最后將級聯(lián)得到的特征向量輸入分類器訓練學習并實現(xiàn)分類與識別的實驗。⑵提出了一種基于時空興趣點檢測的人體運動識別方法。在視頻流的基礎(chǔ)上，根據(jù)運動中人體的拓撲關(guān)系和時空運動信息，首先對運動視頻中人體活動頻繁的興趣點區(qū)域采用基于 Gauss濾波器和 Gabor濾波器結(jié)合的方式進行檢測，然后根據(jù)時空興趣點和人體重心的位置關(guān)系，計算在極坐標系中強度分布的直方圖，提取統(tǒng)計特征用于表征人體運動。其間

4、對直方圖特征進行了歸一化，以利于保持特征的魯棒性和選擇性，使得識別結(jié)果更加符合人體運動規(guī)律。⑶提出了一種基于時空梯度特征的分部位的人體運動識別方法。首先對人體運動序列進行時空興趣點檢測，其次根據(jù)圖結(jié)構(gòu)模型，提取各人體部位中基于時空興趣點的時空塊，并計算該時空塊中基于各層最大梯度的統(tǒng)計梯度特征作為該部位的運動特征；再利用人體重心位置計算人體運動的速度特征；最后將人體運動的各部位的運動特征和速度特征級聯(lián)得到人體運動的最終特征，用于人體運動識