本文關(guān)鍵詞：基于視覺(jué)的人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)是視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究課題之一。該技術(shù)在智能監(jiān)控、人機(jī)交互與虛擬現(xiàn)實(shí)、運(yùn)動(dòng)分析和視頻標(biāo)注等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。然而該研究領(lǐng)域存在的人體遮擋與自遮擋以及三維空間到二維圖像平面投影帶來(lái)的多義性等方面的困難使其成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的課題�；诖�,本文圍繞基于視覺(jué)的人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)展開(kāi)研究,重點(diǎn)針對(duì)基于單目視覺(jué)系統(tǒng)的人體動(dòng)作檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)分析和基于RGBD視覺(jué)系統(tǒng)的人體動(dòng)作識(shí)別展開(kāi)闡述和深入研究,提出了一些解決方法和改進(jìn)措施。本文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：1、在單目視覺(jué)系統(tǒng)下,提出了一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)分析方法,該方法包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)分析兩個(gè)主要部分。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分,提出了一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法,先對(duì)原有的混合高斯模型的更新方法進(jìn)行改進(jìn),結(jié)合三幀差分法,提取出人體的二維輪廓圖像,并將該檢測(cè)算法應(yīng)用到公共的行為數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗(yàn)證；在運(yùn)動(dòng)分析部分,以人體輪廓的長(zhǎng)寬比、人體矩形框的變化、時(shí)間軸上質(zhì)心的偏移量等作為人體動(dòng)作特征信息,并以人體動(dòng)作信息的時(shí)間變化量作為人體動(dòng)作類(lèi)型的判斷依據(jù)。2、在RGBD視覺(jué)系統(tǒng)下,提出了基于非訓(xùn)練模型和基于訓(xùn)練模型的兩種動(dòng)作識(shí)別方法。在基于非訓(xùn)練模型的動(dòng)作識(shí)別方法中,以骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間運(yùn)動(dòng)特性為動(dòng)作特征對(duì)人體不同動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別；在基于訓(xùn)練模型的動(dòng)作識(shí)別方法中,選取了骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置和關(guān)節(jié)角度作為人體動(dòng)作的特征數(shù)據(jù),建立不同動(dòng)作的數(shù)據(jù)集,并對(duì)這些不同動(dòng)作的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多類(lèi)SVM分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)訓(xùn)練,最后判別出人體動(dòng)作的類(lèi)型。實(shí)驗(yàn)表明,這兩種人體動(dòng)作識(shí)別方法均能夠較好的完成人體動(dòng)作識(shí)別的任務(wù)。
【關(guān)鍵詞】：RGBD視覺(jué) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 人體骨骼模型 多類(lèi)SVM分類(lèi)器 人體動(dòng)作識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 引言8
• 1.2 課題的研究背景及意義8-11
• 1.3 課題的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3.2 當(dāng)前研究存在的問(wèn)題與分析14
• 1.4 課題研究?jī)?nèi)容與研究方法14-15
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排15-16
• 第二章 基于單目視覺(jué)系統(tǒng)的人體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)分析16-30
• 2.1 引言16-17
• 2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)17-26
• 2.2.1 常用檢測(cè)算法的比較與分析17-20
• 2.2.2 基于改進(jìn)的混合高斯模型和三幀差分法的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)20-23
• 2.2.3 運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果分析23-26
• 2.3 基于形狀與運(yùn)動(dòng)特性的運(yùn)動(dòng)分析26-28
• 2.3.1 特征提取和運(yùn)動(dòng)描述26-27
• 2.3.2 人體動(dòng)作識(shí)別27-28
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 基于RGBD視覺(jué)系統(tǒng)的人體動(dòng)作識(shí)別30-51
• 3.1 引言30-31
• 3.2 深度信息的獲取31-37
• 3.2.1 深度設(shè)備的選擇31-32
• 3.2.2 Kinect數(shù)據(jù)獲取與分析32-36
• 3.2.3 三維人體骨骼模型36-37
• 3.3 基于非訓(xùn)練模型的人體動(dòng)作識(shí)別方法37-39
• 3.3.1 動(dòng)作特征提取與描述37-38
• 3.3.2 動(dòng)作動(dòng)態(tài)變化過(guò)程38-39
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析39
• 3.4 基于訓(xùn)練模型的人體動(dòng)作識(shí)別方法39-50
• 3.4.1 動(dòng)作特征提取與描述40-45
• 3.4.2 多類(lèi)SVM分類(lèi)器45-47
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-50
• 3.5 本章小結(jié)50-51
• 第四章 總結(jié)與展望51-53
• 4.1 本文工作總結(jié)51-52
• 4.2 工作展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-58
• 在學(xué)期間的研究成果58-59
• 致謝59

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5 李擬s

本文編號(hào)：366161