人體行為智能監(jiān)控研究及其應作.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計算機視覺領域中的研究熱點之一，它利用計算機技術實現(xiàn)視頻內(nèi)容的自動分析，目的是使機器視覺具有和人眼一樣的感知功能。作為一種安防手段，智能視頻監(jiān)控已經(jīng)被廣泛的應用于金融、交通、工業(yè)等各個領域。運動人體行為分析與理解是智能視頻監(jiān)控的主要研究內(nèi)容，其主要處理流程是采集實時視頻圖像，從視頻序列中提取出運動人體區(qū)域，再對運動人體進行實時跟蹤，最后對運動人體的行為進行理解和描述。本文從理論和實際應用的角度出發(fā)，對運動人體行為識別中的人

2、體檢測、行為序列分割、行為描述與識別和異常行為檢測等關鍵技術進行了深入研究。
　　本文采用Kinect傳感器作為智能視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集設備，它不僅能夠獲取RGB圖像，還可以提供場景的深度圖和人體骨架信息，為智能視頻監(jiān)控提供了極大的方便。
　　視頻分割是人體行為識別的基礎。本文采用一種基于本征維數(shù)和置信度的運動人體行為序列分割方法，根據(jù)行為的不連續(xù)性利用本征維數(shù)的變化確定初次分割幀，然后對該幀進行置信度二次判斷，提高了分割準確

3、性。該方法能夠準確、有效地分割長視頻序列。
　　行為片段的表示和識別是視頻監(jiān)控的最關鍵環(huán)節(jié)。本文把人體輪廓和姿態(tài)信息進行融合，提出了一種表達性更強的行為表示特征;在此基礎上，提出一種有向無環(huán)圖SVM的改進方法，利用分離性測度解除了傳統(tǒng)方法對根節(jié)點初始序列的依賴性，提高人體行為的識別準確率。
　　在理論研究的基礎上，本文建立了家居看護中的異常行為檢測系統(tǒng)。分析了跌倒行為的特點和規(guī)律，融合運動和姿態(tài)特征，采用實時性較強的隨機森林