基于運(yùn)動(dòng)幅度變化率的視頻人體動(dòng)作識(shí)別.pdf

1、人體動(dòng)作識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。人體動(dòng)作識(shí)別的研究蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值，這項(xiàng)研究的主要內(nèi)容有：人體軀干區(qū)域檢測(cè)，運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)提取，動(dòng)作與姿態(tài)閾值分割和識(shí)別。本文針對(duì)仰臥起坐運(yùn)動(dòng)的側(cè)面視頻，使用一種基于運(yùn)動(dòng)幅度變化率的人體動(dòng)作分割方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)連續(xù)的仰臥起坐運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了動(dòng)作和姿態(tài)的分割，以及動(dòng)作和姿態(tài)正確性的識(shí)別。針對(duì)包含連續(xù)仰臥起坐動(dòng)作的視頻，動(dòng)作單元分割用于在視頻中提取獨(dú)立的一個(gè)仰臥起坐動(dòng)作的全過(guò)程，姿態(tài)分割用于在一個(gè)仰臥起

2、坐動(dòng)作中區(qū)分關(guān)鍵姿態(tài)和非關(guān)鍵姿態(tài)，關(guān)鍵姿態(tài)識(shí)別用于判別仰臥起坐動(dòng)作的正確性。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本方法的有效性，本方法具有依據(jù)的人體特征參數(shù)少，運(yùn)算量小，實(shí)時(shí)性高的特點(diǎn)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)視頻中人體連續(xù)的仰臥起坐運(yùn)動(dòng)，使用一種基于人體高寬比特征幅度變化率的分割方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)仰臥起坐的動(dòng)作和姿態(tài)的分割。首先，在視頻中提取幀圖像，其次，通過(guò)背景減除法和去噪獲取人體輪廓特征，然后，利用提取的各幀中人體輪廓特征的高寬比變化率來(lái)描述人體

3、仰臥起坐的動(dòng)作和姿態(tài)，最后，針對(duì)仰臥起坐動(dòng)作中的關(guān)鍵姿態(tài)的分割和識(shí)別達(dá)到對(duì)仰臥起坐動(dòng)作次數(shù)和正確性的識(shí)別。⑵使用向量模法去除了人體運(yùn)動(dòng)特征提取中存在的噪聲。由于人體運(yùn)動(dòng)是存在輕微晃動(dòng)，所以從視頻中提取出的人體運(yùn)動(dòng)特征曲線會(huì)出現(xiàn)噪聲。本文利用向量模法進(jìn)行去噪，該方法通過(guò)增加維數(shù)來(lái)降低對(duì)于單一系數(shù)的敏感性。⑶針對(duì)包含人體仰臥起坐動(dòng)作的樣本視頻，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了人體高寬比特征幅度變化率的設(shè)定閾值對(duì)動(dòng)作和姿態(tài)分割正確率的影響。以目測(cè)法為判別依據(jù)，實(shí)驗(yàn)