基于3D骨骼的行為識(shí)別方法.pdf

1、人類行為識(shí)別屬于計(jì)算機(jī)視覺和行為模式識(shí)別領(lǐng)域，在最近的幾年逐漸成為了一個(gè)熱門課題。在人機(jī)交互、安保監(jiān)控、及基于內(nèi)容的視頻檢索等方面，行為識(shí)別都有巨大的實(shí)際使用價(jià)值，行為識(shí)別的作用隨著信息化的建設(shè)正日益突出其重要作用。同時(shí)，行為識(shí)別對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的其他領(lǐng)域也有一定的促進(jìn)作用，例如人臉識(shí)別、步態(tài)分析等。
　　過去由于科技的限制，大部分行為識(shí)別都基于2D的視頻和圖像，識(shí)別的效果都不理想。隨著深度攝像頭等3D技術(shù)的發(fā)展和普及，人類行為識(shí)別也

2、逐漸從平面的特征識(shí)別向立面的特征識(shí)別發(fā)展，3D行為識(shí)別成為人類行為識(shí)別的主要研究方法，本文的研究正是在這種情況下提出的。
　　在采集運(yùn)動(dòng)特征的過程中，不同的運(yùn)動(dòng)速度會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上出現(xiàn)較大的差異。因此在行為識(shí)別的過程中，數(shù)據(jù)對(duì)齊是影響識(shí)別的準(zhǔn)確率的重要因素。本文的研究主要集中在運(yùn)動(dòng)特征的對(duì)齊和修正上。
　　本文運(yùn)用了一種利用李代數(shù)描述特征進(jìn)行行為識(shí)別的方法。為了使這種行為識(shí)別方法獲得更好的效果，本文嘗試將深度典型