基于局部時空特征碼本的人體行為識別方法研究及實現(xiàn).pdf

1、人體行為識別是目前計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點和難點，可以應(yīng)用到智能監(jiān)控、高級人機交互、體育運動分析和基于內(nèi)容的視頻檢索等方面，開展人體行為識別研究有著重要的社會價值和理論意義。
　　本文的工作主要是基于局部時空特征的人體行為識別方法，針對復(fù)雜環(huán)境下的人體行為識別存在的問題，結(jié)合目前目標(biāo)檢測和識別技術(shù)的發(fā)展，主要做了以下幾方面工作:
　　1、歸納總結(jié)現(xiàn)有方法。查閱大量相關(guān)文獻，對現(xiàn)有的局部時空特征方法進行概述，著重介紹了常用的局

2、部時空特征檢測算子和描述算子，為本文后續(xù)工作的奠定基礎(chǔ)。
　　2、實現(xiàn)了基于視覺碼本的人體行為識別方法。目前基于視覺碼本的方法是目標(biāo)識別中的主要方法。首先對局部時空特征使用聚類算法構(gòu)建視覺碼本;其次，將視頻表示為視覺碼本對應(yīng)的特征向量;最后使用SVM對視頻進行分類，從而實現(xiàn)人體行為的識別。同時，在本文的工作中比較了不同的特征在復(fù)雜數(shù)據(jù)庫下人體行為識別的優(yōu)劣性。
　　3、提出了基于運動差異特征的人體行為識別方法。目前在人體行為

3、識別中，對于運動的描述都是基于視頻中光流場的估計。而在復(fù)雜環(huán)境中，由于攝像機運動，目標(biāo)運動等原因，使得運動估計存在誤差，導(dǎo)致對局部時空特征的運動描述并不準確。在本文的工作中，針對這個問題，提出了使用運動差異特征表示局部時空興趣點，實驗結(jié)果表明，本文提出的特征描述算子能夠有效提高復(fù)雜環(huán)境中的人體行為識別準確率。
　　總之，本文在總結(jié)現(xiàn)有人體行為識別方法的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了基于視覺碼本的人體行為識別方法，同時從特征描述這一模式識別的基本問