【摘 要】
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动作识别和行为理解是计算机视觉领域的热门课题。它被广泛应用于人机交互,智能视频监控,虚拟现实,运动分析等领域,有很高的学术研究和实际应用价值。由于人体运动是非刚性运
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动作识别和行为理解是计算机视觉领域的热门课题。它被广泛应用于人机交互,智能视频监控,虚拟现实,运动分析等领域,有很高的学术研究和实际应用价值。由于人体运动是非刚性运动,同一动作类型会因不同的人或不同场景发生变化,不同动作类型的差异又较小,因此在视频序列中检测和识别人体动作的难度要高于其他的目标。目前基于隐马尔科夫模型的动作识别算法存在以下几个难题:(a)构建观测值与隐含状态之间的概率模型不准确;(b)每个观测值对应一组局部特征,构建局部特征之间的关系不准确;(c)为了得到较好的实验结果,在机器学习阶段有时需要依赖手工标注;(d)模型推理过程耗时。针对上面这些问题,本文提出一种基于隐马尔科夫模板模型下的行为识别算法,该算法归纳如下:本模型的基本构成包括一系列隐含状态和观测值,通过活动模板模型计算观测值与隐含状态间的概率,相比常用的刚性模板,活动模板对视角和外观的变化有很好的鲁棒性,从而准确地描述了观测值与隐含状态间的概率模型。关键姿态间的转移概率通过统计的方法得到,从而准确地构建了局部特征间的关系。模型参数通过“期望最大化”算法从训练数据中自动学习得到,从而不需要手动标注。模型推理过程通过动态规划算法快速完成,将计算复杂度由指数级降到了多项式级。本文在Matlab平台上用Weizmann动作数据集来测试本文提出方法,实验结果表明“左向右型”隐马尔科夫模板模型在描述姿态间的切换规律方面有明显的优越性;提取形状和运动的联合特征时可以达到最佳识别效果;每个动作可以分为几个姿态,增加姿态数可以提高识别准确率,当姿态数目达到四个时,再增加姿态数对最终结果影响不大;与同类算法对比,本文提出的方法在识别准确率上有明显优势,且不依赖前景分割。
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