本文關(guān)鍵詞：基于局部特征描述的視頻人體動(dòng)作識(shí)別方法研究

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【摘要】：近年來(lái),由于互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)碼設(shè)備的日益普及,視頻的內(nèi)容分析和處理受到各界的廣泛關(guān)注。其中,基于視頻的人體動(dòng)作識(shí)別方法在近年來(lái)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,成為熱門(mén)的研究方向。但是該領(lǐng)域在技術(shù)發(fā)展的過(guò)程中還存在著很多的挑戰(zhàn),比如人體動(dòng)作的自由度較大、拍攝的背景環(huán)境差異、相機(jī)的移動(dòng)和縮放、拍攝角度變化、視頻中的噪聲和遮擋等等,都會(huì)對(duì)識(shí)別的準(zhǔn)確性造成影響。針對(duì)現(xiàn)有的視頻人體動(dòng)作識(shí)別方法存在的各種問(wèn)題,本文對(duì)基于局部特征描述的視頻人體動(dòng)作識(shí)別方法進(jìn)行了研究,通過(guò)提取視頻的判別性區(qū)域及一種中層的視頻表示方法來(lái)提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。首先,本文闡述了視頻人體動(dòng)作識(shí)別的方法,包括基于全局特征描述的視頻表示方法和基于局部特征描述的視頻表示方法,同時(shí)對(duì)基于局部特征描述的視頻表示方法的流程和常用技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明,并分析了目前常用方法的優(yōu)點(diǎn)和存在的不足。其次,本文提出了一種基于判別性超體素的人體動(dòng)作識(shí)別方法。該方法通過(guò)一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的過(guò)程,比較本類(lèi)動(dòng)作與其他類(lèi)動(dòng)作在這些視頻區(qū)域上的不同,提取出對(duì)本類(lèi)有判別作用的視頻區(qū)域作為感興趣區(qū)域,同時(shí)基于判別性超體素對(duì)視頻進(jìn)行描述。本方法針對(duì)人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域面臨的類(lèi)內(nèi)與類(lèi)間差距的問(wèn)題,能擴(kuò)大類(lèi)間差距,縮小類(lèi)內(nèi)差異。同時(shí)對(duì)復(fù)雜背景等干擾不敏感。此后,本文在多個(gè)常用的視頻庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與近年來(lái)國(guó)際上的經(jīng)典方法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的方法有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。最后,本文提出了基于視覺(jué)注意的人體動(dòng)作識(shí)別方法,進(jìn)一步確定感興趣區(qū)域。同時(shí),為了解決視頻中出現(xiàn)的縮放問(wèn)題,本文還提出了通過(guò)視頻的多層過(guò)分割來(lái)對(duì)視頻進(jìn)行表示的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法能夠達(dá)到更高的識(shí)別準(zhǔn)確率,并且對(duì)視頻的縮放不敏感。
【關(guān)鍵詞】：視頻內(nèi)容分析 人體動(dòng)作識(shí)別 判別性區(qū)域 視覺(jué)顯著性
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景和意義9
• 1.2 研究現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)9-12
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和主要貢獻(xiàn)12
• 1.4 課題來(lái)源12
• 1.5 本文結(jié)構(gòu)12-15
• 第2章 視頻人體動(dòng)作識(shí)別方法概述15-25
• 2.1 基于全局特征描述的表示方法15-16
• 2.2 基于局部特征描述的表示方法16-23
• 2.2.1 詞袋模型17-19
• 2.2.2 感興趣點(diǎn)檢測(cè)19-21
• 2.2.3 視頻表示21-22
• 2.2.4 分類(lèi)模型22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 第3章 基于視頻判別性超體素的人體動(dòng)作識(shí)別25-45
• 3.1 基于視頻判別性超體素的人體動(dòng)作識(shí)別方法25-27
• 3.2 基于判別性超體素的感興趣區(qū)域檢測(cè)27-32
• 3.2.1 視頻過(guò)分割27-28
• 3.2.2 超體素表示28-29
• 3.2.3 判別性超體素提取29-32
• 3.3 基于判別性超體素的視頻表示32-33
• 3.4 χ~2核SVM分類(lèi)模型33
• 3.5 基于判別性超體素的人體動(dòng)作識(shí)別方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果33-44
• 3.5.1 數(shù)據(jù)集介紹33-36
• 3.5.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)36-37
• 3.5.3 參數(shù)選擇37-39
• 3.5.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)與分析39-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第4章 融合多層過(guò)分割和視覺(jué)顯著性的人體動(dòng)作識(shí)別45-57
• 4.1 融合多層過(guò)分割和視覺(jué)顯著性的人體動(dòng)作識(shí)別方法45-47
• 4.2 多層過(guò)分割及視頻的表示47-49
• 4.3 融合視覺(jué)顯著性的判別性區(qū)域檢測(cè)方法49-53
• 4.3.1 視覺(jué)顯著性49-50
• 4.3.2 顯著圖計(jì)算方法50-52
• 4.3.3 顯著度加權(quán)計(jì)算判別度52-53
• 4.4 融合多層過(guò)分割和視覺(jué)顯著性的人體動(dòng)作識(shí)別方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-56
• 4.4.1 參數(shù)設(shè)置53-54
• 4.4.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)與分析54-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻(xiàn)59-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果65-67
• 致謝67

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本文編號(hào)：864266