基于雙目的人體運(yùn)動(dòng)分析與識(shí)別.pdf

1、社會(huì)的文明程度和人本身息息相關(guān),從社會(huì)心理學(xué)角度上來(lái)說(shuō),人們?cè)絹?lái)越關(guān)注自身和自身所處的環(huán)境,這勢(shì)必會(huì)促使人們探索一種觀察模式來(lái)反映自身及周圍的情況。人體運(yùn)動(dòng)分析與識(shí)別應(yīng)運(yùn)而生。人體運(yùn)動(dòng)分析與仿真、數(shù)字娛樂(lè)、醫(yī)療服務(wù)、圖像精確定位等等,都離不開人體運(yùn)動(dòng)分析與識(shí)別,因而具有巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。隨著計(jì)算機(jī)硬件成本的不斷下降,計(jì)算能力的不斷提高,人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別更是得到了空前的發(fā)展。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究領(lǐng)域中,由于它涉及到了視覺(jué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、

2、數(shù)字圖像處理等多門學(xué)科,必將充滿各種挑戰(zhàn)。近幾年來(lái),人們熱衷于從視頻中研究分析人體的運(yùn)動(dòng),主要包括簡(jiǎn)單動(dòng)作的識(shí)別,比如人的姿態(tài)、表情等。分析過(guò)程中,研究方法簡(jiǎn)便,但是準(zhǔn)確度不高,或者研究方法復(fù)雜,空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度高。
　　本文提出了一種新的識(shí)別方法-基于雙目的人體運(yùn)動(dòng)分析與識(shí)別。目前的研究表明,關(guān)于雙目的研究主要集中在空間信息復(fù)原上。而本文借助雙目的優(yōu)勢(shì),從視差圖入手,提取特征來(lái)表征相關(guān)人體運(yùn)動(dòng)信息。同時(shí),為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確

3、率,利用了人體運(yùn)動(dòng)的輪廓特征。深度特征和輪廓特征通過(guò)一定的特征融合方法組合起來(lái),共同表征人體運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)。最后利用相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法:樸素貝葉斯分類、支持向量機(jī)等,來(lái)構(gòu)建一個(gè)人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型。本文所做的主要工作如下:
　　(1)從實(shí)現(xiàn)場(chǎng)合和所應(yīng)用的技術(shù)方面,研究和分析了視差圖,總結(jié)比較了一些當(dāng)今流行的視差圖生成技術(shù)。主要涉及到了三種立體匹配算法的分析:塊匹配算法(BM),半全局匹配算法(SGBM)和圖割匹配算法(GC)。通過(guò)比較這三者

4、的匹配效果和執(zhí)行速度,折中選擇SGBM來(lái)作為本系統(tǒng)的立體匹配算法。
　　(2)在特征提取上,重點(diǎn)對(duì)視差圖進(jìn)行了處理。在某些情況下,生成的視差圖灰度分布不均勻,本文采取直方圖均衡化的方法來(lái)處理。使灰度均勻分布。同時(shí)經(jīng)過(guò)均衡化處理后,以該視差圖的灰度直方圖作為它的特征,也能很好的表征該人體動(dòng)作。
　　(3)基于視差圖的特征提取后,選用目前比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法-支持向量機(jī),來(lái)建立識(shí)別模型。構(gòu)建模型的過(guò)程中,用到了 LIBSVM軟