基于時空關鍵點的人體動作識別.pdf

1、利用計算機視覺技術(shù)識別并理解人體的動作和行為是一個在人機交互和視頻監(jiān)控領域具有廣泛應用前景的研究課題。利用計算機進行人體動作識別不僅可以大大減輕傳統(tǒng)人工識別的工作量，而且隨著計算機識別效率和精確度的提升所帶來的經(jīng)濟效應和社會效應也將日益增加。目前，計算機人體動作識別技術(shù)可應用的場合有：視頻分類、監(jiān)控視頻分析、體育視頻處理以及智能家居開發(fā)等等。
　　 關于計算機人體動作識別的研究在國內(nèi)外已經(jīng)開展多年，目前主要的研究方法大致可以分為

2、以下幾個方面：基于目標跟蹤的方法、基于光流的方法、基于形狀模板匹配的方法和基于時空關鍵點分析的方法?；谀繕烁櫤托螤钅０迤ヅ涞姆椒ㄔ谔崛∪梭w動作的全局特征之前首先要得到人體的輪廓或者人體動作的形狀模板，而輪廓提取過程和人體動作形狀模板構(gòu)造過程容易受到噪聲和背景變化的干擾，系統(tǒng)魯棒性相對較差?；诠饬鞯姆椒ɡ孟袼亻g的光流信息進行人體動作識別，但這類方法容易受到噪聲以及光照強度變化的干擾?；跁r空關鍵點分析的方法通過濾波、系數(shù)變換等數(shù)學

3、方法，求出視頻濾波響應或者系數(shù)變換的極值點，并將極值點所處位置表示為人體動作的時空關鍵點位置，從時空關鍵點中提取人體動作的時空運動特征作為識別的依據(jù)。這類方法對于低分辨率視頻，以及噪聲和攝像頭運動造成的干擾也具有一定的魯棒性。當然，選擇不同的時空關鍵點檢測算法以及提取不同的時空關鍵點特征對人體動作識別的效果也是不同的。
　　 計算復雜度較高、識別精確度不高以及系統(tǒng)魯棒性不夠等問題仍存在于目前的計算機人體動作識別方法當中。如何在已

4、有的研究基礎上提高人體動作識別的精確度和效率而不付出太大的計算代價成為當前計算機人體動作識別的主要研究方向。本文在前人的研究基礎上，采用結(jié)合人體動作時空關鍵點和三維SIFT局部描述子特征進行人體動作識別。本文提取這兩類特征進行人體動作識別，主要是考慮時空關鍵點對人體動作時空運動信息的把握以及三維SIFT局部描述子對人體尺度和旋轉(zhuǎn)的不變的特性?；谌梭w動作時空關鍵點的特征提取方法使用二維Gabor濾波器對相鄰視頻幀差進行人體動作關鍵點檢測

5、，再通過累積多幀的人體動作關鍵點形成包含更豐富人體動作信息的人體動作時空關鍵點云，并從人體動作時空關鍵點云中提取人體動作的時空特征信息。結(jié)合三維SIFT局部描述子的特征提取方法通過計算SIFT特征點和它鄰域的梯度大小和方向，利用統(tǒng)計梯度方向直方圖的方法得到視頻的三維SIFT局部描述子，并提取出三維SIFT局部描述子特征進行人體動作識別。實驗結(jié)果表示，本文采用的結(jié)合人體動作時空關鍵點和三維SIFT局部描述子特征的人體動作識別方法有較好的識