人物運(yùn)動(dòng)軌跡提取及行為識(shí)別的算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的提高以及智能化時(shí)代的降臨，人物運(yùn)動(dòng)軌跡提取和行為識(shí)別算法的研究受到了廣泛關(guān)注。本文對(duì)傳統(tǒng)的人物行為識(shí)別算法進(jìn)行歸納總結(jié)，針對(duì)前人算法的不足之處，首次將一種新的運(yùn)動(dòng)軌跡提取算法應(yīng)用于人物行為識(shí)別中，并提出了一種新的動(dòng)作特征描述方法。
　　第一，針對(duì)光流法在像素級(jí)的計(jì)算復(fù)雜度高、無(wú)法避免孔徑問(wèn)題，以及SIFT法在缺乏顏色信息的部分無(wú)法成功提取運(yùn)動(dòng)軌跡等問(wèn)題，本文找到一個(gè)新的運(yùn)動(dòng)軌跡提取算法，即排他性塊匹配法（Exclu

2、sive Block Matching，簡(jiǎn)稱EBM），在像素塊級(jí)別對(duì)圖像進(jìn)行處理，與傳統(tǒng)的方法相比，可以提取更完整、更稠密的運(yùn)動(dòng)軌跡，具有更高的精確度和魯棒性。EBM法將首次被應(yīng)用于人物行為識(shí)別中。
　　第二，針對(duì)很多人物行為特征描述方法不能區(qū)別軌跡向量在人物中的位置這一問(wèn)題，本課題提出了一種新的動(dòng)作特征描述方法，即軌跡上下文直方圖（Context Histogram of Trajectory，簡(jiǎn)稱CHOT）。CHOT法將人物所

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