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文檔簡介
1、近些年來,人體行為識別的研究已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺中的研究熱點(diǎn)。人體行為識別屬于高級視覺分析,它是人體運(yùn)動(dòng)分析的重要組成部分。人體行為識別具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,主要體現(xiàn)在智能監(jiān)控、視頻會(huì)議、高級人機(jī)交互、醫(yī)療診斷以及基于內(nèi)容的圖像存儲與檢索。然而,在現(xiàn)實(shí)生活中由于環(huán)境的多樣性、行為序列中各姿態(tài)的非剛性以及行為類別的模糊定義,使得人體行為識別的研究成為一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的課題。
隨著研究學(xué)者對行為識別研究的不斷深入
2、,提出了大量的行為識別方法,根據(jù)行為描述方法的不同,大體上可分為基于運(yùn)動(dòng)特征和基于形狀特征兩類識別方法。但是,目前的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)很難準(zhǔn)確地從視頻中提取出人的運(yùn)動(dòng)特征,而形狀特征容易獲得且對紋理變化不敏感,所以形狀特征在行為識別中得到廣泛的應(yīng)用。在人體行為識別中,為了描述人體運(yùn)行的模式。采用運(yùn)動(dòng)歷史圖形的方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的表示。本文中的運(yùn)動(dòng)歷史圖像事從人體行為圖像序列中提取出來的,它事一種時(shí)空模型,既能表明行為發(fā)生的區(qū)域,也能表示行為是如何
3、發(fā)生的,其中每個(gè)像素值都是運(yùn)動(dòng)歷史的函數(shù)。
本文提出了基于Zernike矩的人體行為識別方法。利用Zernike矩的旋轉(zhuǎn)不變性以及Zernike矩可以構(gòu)造任意高階矩的特點(diǎn),Zernike矩的識別效果優(yōu)于其他方法,用Zernike矩方法來進(jìn)行特征提取,把運(yùn)動(dòng)歷史圖像進(jìn)行規(guī)范化的方法來進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的表示。應(yīng)用改進(jìn)的Boosting算法進(jìn)行特征分類,通過改進(jìn)的Boosting方法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加強(qiáng),得到一個(gè)使用若分類算法但同時(shí)
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