數(shù)字視頻中人體行為的分類與辨識,是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個新的極具挑戰(zhàn)性的研究方向,自興起以來,傳統(tǒng)的基于運(yùn)動目標(biāo)特征提取、運(yùn)動模板分析等技術(shù)的研究,在實(shí)際應(yīng)用中大多都會受到諸如遮擋、光照、尺度,以及個體肢體動作之間的差異等因素的嚴(yán)重干擾,而影響分類與辨識精確度。近期隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,越來越多的基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的行為分類與辨識算法問世。相比傳統(tǒng)方法,深度網(wǎng)絡(luò)模型在性能方面有較大提升。體育運(yùn)動中針對競賽類視頻進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)情報(bào)分析,也是隨著視頻獲取設(shè)備的不斷普及,而顯現(xiàn)得越來越重要。本論文利用基于深度網(wǎng)絡(luò)模型的行為分類與辨識算法,對空手道比賽視頻作相應(yīng)的戰(zhàn)術(shù)情報(bào)分析,大幅度提升了分析效率,以及分析的精確度。本論文的研究分為兩個環(huán)節(jié):（1）從空手道比賽視頻中獲取運(yùn)動員的二維或三維的骨架信息;（2）利用骨架數(shù)據(jù)構(gòu)建圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行行為分類與辨識。本論文的主要研究工作與創(chuàng)新點(diǎn):（1）數(shù)據(jù)集的制作。超大量的采集空手道運(yùn)動員對抗訓(xùn)練時(shí)的數(shù)字視頻,人工裁剪空手道中踢腿、揮拳,移動三種動作的視頻片斷,然后,模仿Kinetics數(shù)據(jù)集制作方式,制作系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)集。（2）比較研究了三種姿態(tài)估計(jì)算法,并利用... 

【文章來源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

(左)傳統(tǒng)監(jiān)控

碩士學(xué)位論文2圖1-1KTH數(shù)據(jù)集中“走”和“跑”（左），UCF101數(shù)據(jù)集中“跳殺和“沖浪”（右）圖1-2人體行為識別的一般思路人體行為識別的研究內(nèi)容相當(dāng)豐富，涉及模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺，人工智能等多個領(lǐng)域。人體行為分類有廣闊的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會價(jià)值。其在無人值守、家庭安全、視頻信息檢索，人機(jī)交互等方面得到廣泛的應(yīng)用。（1）無人值守物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，伴隨著監(jiān)控?cái)z像頭的普及，廣嘗學(xué)校、銀行、公路，車站等各大公共場所，通過固定攝像頭記錄人們的生活。通過實(shí)時(shí)觀察來減少對人身財(cái)產(chǎn)造成的傷害及損失。對于傳統(tǒng)攝像系統(tǒng)，如圖1-3（左）所示，工作人員必須通過肉眼觀察監(jiān)控中異常行為并了解事情的發(fā)展過程，而對于如今的無人值守系統(tǒng)，如圖1-3（右）所示，為無人值守的停車場，是將人性化、智能化、無人化集于一體，不僅能夠幫助人們節(jié)省時(shí)間，并且能夠減少人力，提高效率。圖1-3(左)傳統(tǒng)監(jiān)控室（右）無人值守停車場（2）智能安全視頻訓(xùn)練集行為分類未知標(biāo)簽視頻特征提取特征提取行為識別建模

空手道比賽視頻戰(zhàn)術(shù)情報(bào)分析系統(tǒng)中關(guān)鍵算法研究3智能時(shí)代的到來，加之人民生活水平的提高，智能設(shè)備的增加以及個人安全防護(hù)意識的提高，人們可以在工作中或者其他任何不在家的場所，都可以通過智能設(shè)備來觀察家中的情況，減少損失。如圖1-4所示，通過連接智能設(shè)備，觀察家中的情況。圖1-4遠(yuǎn)程連接智能設(shè)備（3）視頻信息檢索生活在信息化時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)是人們獲取信息的重要途徑之一。隨著YouTube，優(yōu)酷等各大網(wǎng)站的流行及網(wǎng)絡(luò)傳播速度的提升，使得更多的信息能夠?qū)崿F(xiàn)共享。據(jù)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)報(bào)道，2018年5月4日，用戶每分鐘向YouTube上傳400小時(shí)的視頻。圖1-5是來自YouTube網(wǎng)站中有關(guān)花式投球視頻中某幀的截屏。但用戶對于視頻的描述文字過于簡單，不能完整表達(dá)視頻中所包含的豐富內(nèi)容，這些都致使對視頻進(jìn)行有效的存儲和檢索成為一大難題。基于內(nèi)容的視頻檢索和壓縮技術(shù)，通過使用行為分類方法檢測出視頻中用戶感興趣的行為，再對其進(jìn)行有效的壓縮和索引標(biāo)注。圖1-5YouTube花式投球視頻截圖（4）人機(jī)交互21世紀(jì)后，人與計(jì)算機(jī)之間的交互方式從傳統(tǒng)的按鍵式（如鼠標(biāo)，鍵盤等）到通過人的感覺和動作（如手寫、觸摸、姿勢，表情等）來實(shí)現(xiàn)與計(jì)算機(jī)的交互，提高人與計(jì)算機(jī)交互的高效性。如圖1-6（左）所示的體感系統(tǒng)Kinect，Kinect體感系統(tǒng)由微軟開發(fā)，應(yīng)用于Xbox360主機(jī)的周邊設(shè)備，能夠依靠相機(jī)捕捉三維空間中游戲者的動作，圖（右）是2015年由哥倫比亞大學(xué)YC團(tuán)隊(duì)制作的SmartSpot健身鏡，配合Kinect攝像頭，能夠在顯示器上實(shí)時(shí)監(jiān)控動作是否到位，減少了個人對私人教練的需求，降低個人健身的費(fèi)用。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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