視頻中的人物目標(biāo)檢測(cè)與動(dòng)作識(shí)別方法研究.pdf

1、人物的目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)作識(shí)別都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)理解領(lǐng)域的重要應(yīng)用，隨著智能化社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)生活安全的高度警惕和重視，該課題逐漸吸引了更多的研究人員。但是由于在動(dòng)作識(shí)別中其背景、動(dòng)作及過(guò)程的復(fù)雜性，該課題同樣極具挑戰(zhàn)性。本文的主要目的是在背景較為簡(jiǎn)單的前提下實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)并對(duì)走路，揮手，慢跑，拳擊，擊掌，跑步六種動(dòng)作進(jìn)行正確識(shí)別。
　　針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)，本文研究了背景減除法，幀間差分法和光流法三種常用的方法，結(jié)合拍攝視頻的背景和三種方法的優(yōu)缺

2、點(diǎn)選取背景減除法作為本文的最終目標(biāo)檢測(cè)方法。針對(duì)背景減除法中混合高斯模型方法的不足，提出了一種先將前景去除再進(jìn)行背景建模的特征點(diǎn)稀疏光流場(chǎng)的方法。實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以有效地去除改進(jìn)之前背景建模中由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景區(qū)域的遮擋引起的陰影問(wèn)題，從而明顯提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。
　　進(jìn)行前景分割后，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行特征提取并進(jìn)行動(dòng)作的分類(lèi)識(shí)別。本文重點(diǎn)研究了基于時(shí)空特征興趣點(diǎn)的方法，利用該方法進(jìn)行特征提取后進(jìn)行特征描述，然后利用詞袋模型進(jìn)行行為建模，