視頻中的人體行為識別算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、視頻中的人體行為識別是近年來計算機視覺領(lǐng)域研究最多的課題之一，它有著廣泛的應(yīng)用價值，如：人機互動，智能監(jiān)控和公共安全等。雖然很多研究人員針對不同的應(yīng)用場合提出了相應(yīng)的識別算法，但是算法的識別效果會受到背景噪聲，自身遮擋等的影響，識別效果并不理想。為了解決現(xiàn)存的問題，我們對國內(nèi)外視頻中的人體行為識別算法進行了研究和改進，主要思想是從時空特征出發(fā)，先研究改進了運行速度較快的基于整體時空特征的算法，然后重點改進了基于局部時空特征的行為識別算法

2、，具體內(nèi)容如下：
　　（1）全局時空特征提取方面，重點研究了基于整體輪廓特征的MEI-MHI算法，并對其進行了改進。原有基于運動人體MEI-MHI的識別方法，雖然有較快的運行速度，但是在實驗中，馬氏距離的效果并不好，我們根據(jù)數(shù)據(jù)特征，對分類器進行了改進，效果得到提升。
　?。?）在局部時空特征提取方法中，主要研究分析了3D-Harris和Dollar兩種提取方法，并且根據(jù)實驗中遇到的問題，對最常用的Dollar算子進行了改進

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