應(yīng)用Kinect的室內(nèi)人體行為識別研究.pdf

1、人體行為識別應(yīng)用技術(shù)是機器視覺中一個重要的領(lǐng)域，具有極大的挑戰(zhàn)性和吸引力，應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在智能安防監(jiān)控（如醫(yī)院、交通、家庭、學(xué)校、軍事訓(xùn)練場、運動場等），人機交互，虛擬現(xiàn)實，還有一些涉及行為識別較少的領(lǐng)域，如互聯(lián)網(wǎng)中基于內(nèi)容視頻檢索以及智能圖像壓縮等。因此，從行為識別技術(shù)的廣闊應(yīng)用前景來看，其具有巨大而潛在的經(jīng)濟價值和社會價值。但從現(xiàn)有的人體行為技術(shù)可以來看，其存在如下技術(shù)缺陷：（1）環(huán)境適應(yīng)性不強，對于光照、非人體的動態(tài)物體很難排除

2、，對于識別造成干擾；（2）對人體朝向角的適應(yīng)性不強，（3）識別率不高。
　　針對上述問題，本文提供了一種應(yīng)用Kinect的室內(nèi)人體行為識別研究方法。在室內(nèi)小范圍情況下，利用微軟的Kinect設(shè)備，提取RGBD數(shù)據(jù)，研究這些數(shù)據(jù)的行為表示和識別方法，并提出融合人體3D骨架特征和HOG特征的多特征表示方法，克服了所述技術(shù)缺陷中的（1）和（2）兩點，并且也同時解決了Kinect獲取數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性，然后對特征進行在線字典學(xué)習(xí)和稀疏主成分分