模擬視皮層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體動(dòng)作識(shí)別.pdf

1、從視頻序列中識(shí)別人體動(dòng)作是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)的研究任務(wù)，這主要包括兩個(gè)方面的原因。一方面是人體動(dòng)作固有的復(fù)雜性，例如個(gè)體動(dòng)作本身的不確定性與差異性使得這個(gè)方面的研究面臨著巨大的挑戰(zhàn)；另一方面是人體動(dòng)作識(shí)別的結(jié)果容易受到環(huán)境的影響，例如衣著，背景顏色，鏡頭的移動(dòng)等。近年來，人們開展了大量的動(dòng)作識(shí)別研究，取得了著有成效的研究成果。然而，由于人體動(dòng)作的特殊性與復(fù)雜性，其成果應(yīng)用具有一定的局限性。
　　隨著腦神經(jīng)科學(xué)研究的不斷深入，對(duì)

2、視覺皮層信息加工機(jī)制的理解不斷完善，腦啟發(fā)式人體動(dòng)作識(shí)別的研究成為熱點(diǎn)。目前，所建立的腦啟發(fā)式人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)大部分是側(cè)重于模擬初級(jí)視皮層（V1）、中顳區(qū)（MT）的前向結(jié)構(gòu)屬性而實(shí)現(xiàn)的，忽略了V1、MT區(qū)神經(jīng)元的某些重要特性，其系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)不僅缺乏生物的合理性，而且識(shí)別性能不理想。本文結(jié)合視覺神經(jīng)科學(xué)的最新研究成果，開展了模擬 V1與 MT區(qū)域的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息加工機(jī)制進(jìn)行視頻時(shí)空信息處理，人體動(dòng)作時(shí)空特征提取與識(shí)別研究，取得了相應(yīng)的研究成

3、果。
　　首先，建立了模擬視覺皮層（V1和MT）信息加工機(jī)制的時(shí)空信息檢測與動(dòng)作識(shí)別計(jì)算模型。該模型模擬視覺背側(cè)通路中，致力于運(yùn)動(dòng)信息分析與處理V1與MT層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了視頻時(shí)空信息的有效獲取。
　　其次，提出了符合生物學(xué)數(shù)據(jù)的V1與MT神經(jīng)元連接映射計(jì)算方法，給出了V1和MT區(qū)域中神經(jīng)元中心環(huán)繞抑制的計(jì)算方法，從而滿足了神經(jīng)元速度與方向選擇性的信息處理方法，實(shí)現(xiàn)了完整且有效的運(yùn)動(dòng)信息提取。
　　此

4、外，將模擬視覺注意機(jī)制的中心定位操作整合在系統(tǒng)中，從而使獲取的視頻對(duì)象時(shí)空信息更有效，保證視頻對(duì)象尺度不變的特性，提高了人體動(dòng)作識(shí)別性能。
　　最后，結(jié)合脈沖神經(jīng)元模型，給出了基于平均發(fā)放率的脈沖神經(jīng)元脈沖鏈的分析方法，并利用脈沖神經(jīng)元在局部時(shí)間上的平均發(fā)放率，構(gòu)建了神經(jīng)元發(fā)放的平均運(yùn)動(dòng)圖，實(shí)現(xiàn)了人體動(dòng)作特征的有效提取。
　　該系統(tǒng)采用支持向量機(jī)作為分類器，對(duì)公開的人體動(dòng)作數(shù)據(jù)庫Weizmann與KTH進(jìn)行了系統(tǒng)性能的測試，