基于背景剪除和隱馬爾可夫模型的人體動(dòng)作識(shí)別.pdf_第1頁(yè)
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1、安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文基于背景剪除和隱馬爾可夫模型的人體動(dòng)作識(shí)別姓名：齊登鋼申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：電子與通信工程指導(dǎo)教師：徐超；譚守標(biāo)201104ABSTRACTAsthedevelopofscienceandtechnologyartificialintelligenceforreconnitionhaslargelydevelopedCurrentlypeoplepaymoreandmoreattentionontheresearc

2、hofhumanmotionrecognitionHumanactionrecognitionhasawiderangeofapplicationsinintelligentsurveilancehumancomputerinteractionvirtualrealitymotionanalysisandotherfieldshasawiderangeofapplicationsBasedontheresearchofhumanmoti

3、onrecognitionhomeandabroadthispaperimprovedthetraditionalHMMrecognitionalgorithmAndthispaperpresentsanewmethodbasedonthebackgroundcutoffandEHMMcombinationofhumanactionrecognitionmethodThemaincontentsareasfollows：Firstlyt

4、heactionsequencesforvideoadoptedgaussianmixturemodelmethodfortargetdetectionSecondly，cutoffbackgroundforeachfTameofvideoimages，extracttheforegroundsilhouetteofhumanactiontofindoutbodysilhouette，preraringforthenextactionT

5、hirdlyforthefeatureextractionthebodydividedintofiveparts，containinghead，孤l璐，waistthighs，legsandfeetEachpartasasuperstatgeverysuperstatecontainingseveralpartsasembeddedstatesFourthlyC強(qiáng)11Tiesonthefeatureextractionformtheob

6、servationvectorsequenceFifthlytrainingEHMMmodel，anddepositefeaturevectorsi11t0theEHMMfeaturelibraryLastofall，tocomparefeaturrevectorsintheEHMMfeaturelibraryandthefeaturrevectorsoftheneedrecognizingactionthenfindoutthemax

7、imumprobabilitymatchingfeaturevectorandthusreoognizethehumanactionInthepilotphasethetwosetsofdifferentexperimentsweredesignedInthefirstsetofexperiments，thearticleselectedl0movementsofcommonlifeAtthesecondsetofexperiments

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