視頻數(shù)據(jù)中人體動作的分類研究——基于3D泊松方程.pdf

1、人體動作行為分析是最近幾年來在計算機(jī)視覺領(lǐng)域中比較備受關(guān)注的前沿方向之一。視頻中的人體動作可以被看成是由運動著的軀干和四肢通過不同運動的組合而成。本文按照人體動作行為分析的順序?qū)幼魅梭w的目標(biāo)檢測、人體動作序列的特征提取以及人體動作特征的學(xué)習(xí)分類這三個部分分別進(jìn)行了分析研究。
　　 本文采用基于3D泊松方程的方法對人體的動作序列提取其特征。通過對剪影序列求解泊松方程,可以得到時間空間特征、時間空間結(jié)構(gòu)特征、形狀特征以及方位特征等

2、。本文使用三維時空中的剪影結(jié)構(gòu)特征以及剪影在三維時空中的方位特征來表示剪影序列的局部特征。并使用3D Zemike矩特征來表示剪影序列的整體特征。
　　 本文結(jié)合貝葉斯分類器與Adaboost分類器,使用基于貝葉斯弱分類器的Adaboost分類器對人體動作序列的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)分類。并對Weizmann視頻數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了實驗,使用將樣本分類并從中選取部分組合進(jìn)行訓(xùn)練的方法進(jìn)行了多次實驗,最后對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析以及比較。