本文關(guān)鍵詞：視頻中的人體行為分析關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究在過(guò)去的三十多年中飛速發(fā)展,人體行為分析在智能監(jiān)控、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)和基于內(nèi)容的視頻檢索與解說(shuō)等方面有著廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿方向之一。隨著其應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大以及應(yīng)用需求的不斷增長(zhǎng),復(fù)雜背景下的人體目標(biāo)特征提取與描述算法成為該領(lǐng)域內(nèi)的研究難點(diǎn)以及重點(diǎn)問(wèn)題。首先,改進(jìn)了一種基于消除攝像機(jī)抖動(dòng)影響的密集點(diǎn)軌跡特征描述算法。該算法在原提取密集點(diǎn)軌跡特征的基礎(chǔ)上,考慮了原始視頻中存在攝像機(jī)抖動(dòng)影響畫質(zhì)這一主要因素,在預(yù)處理過(guò)程中,提取SURF特征和高效光流特征,采用隨機(jī)抽樣一致算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,使視頻畫質(zhì)增強(qiáng),進(jìn)一步提高識(shí)別結(jié)果。其次,在人體行為識(shí)別算法方面,將基于字典對(duì)學(xué)習(xí)的人體行為識(shí)別算法應(yīng)用于視頻分析中,通過(guò)引入輔助域,與原始訓(xùn)練集(文中也稱為目標(biāo)域)共同進(jìn)行字典學(xué)習(xí),重建字典對(duì),獲得稀疏表示,有效地?cái)U(kuò)充了訓(xùn)練集的類內(nèi)多樣性,減小了由于類內(nèi)多樣性而帶來(lái)的錯(cuò)判率。在人體行為視頻數(shù)據(jù)的表示方式上,密集點(diǎn)軌跡作為特征描述方式,然后進(jìn)行字典對(duì)學(xué)習(xí),獲得動(dòng)作類相應(yīng)的稀疏表示,本文算法為字典學(xué)習(xí)和訓(xùn)練分類的過(guò)程合并起來(lái)的學(xué)習(xí)框架,可利用字典對(duì)學(xué)習(xí)算法中的重建誤差進(jìn)行分類。最后,實(shí)驗(yàn)在MATLAB仿真條件下,實(shí)施了對(duì)人體行為特征提取與描述和人體行為識(shí)別算法的兩組實(shí)驗(yàn)。人體行為特征提取與描述算法方面,與SIFT點(diǎn)軌跡以及KLT軌跡對(duì)比,證明本文軌跡可以處理變化模式快速且不規(guī)則的運(yùn)動(dòng)模式。人體行為識(shí)別算法方面,將UCF YouTube數(shù)據(jù)集作為原始訓(xùn)練集,將HMDB51數(shù)據(jù)集作為輔助域的數(shù)據(jù)集,選取兩個(gè)數(shù)據(jù)集中動(dòng)作類別一致的7個(gè)動(dòng)作,即騎車,潛水,打高爾夫球,跳,擊球,騎馬,投球這7個(gè)動(dòng)作,根據(jù)提出算法流程,進(jìn)行特征提取與識(shí)別,通過(guò)與相關(guān)算法進(jìn)行對(duì)比,識(shí)別效果都有明顯提高,證明了本文算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：人體行為分析 改進(jìn)的密集點(diǎn)軌跡 局部運(yùn)動(dòng)模式 字典對(duì)學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題的研究背景及意義8-9
• 1.2 課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 研究難點(diǎn)10
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.5 本文章節(jié)安排11-13
• 第二章 人體行為分析的基本理論與關(guān)鍵技術(shù)綜述13-22
• 2.1 概述13
• 2.2 人體行為分析流程13-14
• 2.3 人體目標(biāo)特征提取常用算法14-18
• 2.3.1 全局特征14-15
• 2.3.2 局部關(guān)鍵點(diǎn)模型特征15-17
• 2.3.3 融合特征17-18
• 2.4 人體行為識(shí)別常用算法18-21
• 2.4.1 基于模板匹配的人體行為識(shí)別方法18-19
• 2.4.2 基于狀態(tài)空間的人體行為識(shí)別方法19-20
• 2.4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別方法20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第三章 基于密集點(diǎn)軌跡的人體行為特征提取算法22-34
• 3.1 算法概述22-23
• 3.2 消除攝像機(jī)抖動(dòng)預(yù)處理算法23-27
• 3.2.1 SURF特征點(diǎn)提取23-25
• 3.2.2 基于多項(xiàng)式展開的高效光流提取25-26
• 3.2.3 匹配SURF特征點(diǎn)光流特征點(diǎn)估計(jì)單應(yīng)性26-27
• 3.3 密集特征點(diǎn)軌跡的提取27-30
• 3.3.1 特征點(diǎn)密集采樣28
• 3.3.2 密集點(diǎn)軌跡追蹤28-29
• 3.3.3 軌跡形狀描述子29-30
• 3.4 基于密集點(diǎn)軌跡提取特征以及特征編碼30-32
• 3.4.1 HOG描述子30
• 3.4.2 HOF描述子30-31
• 3.4.3 MBH描述子31-32
• 3.5 特征融合32-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于字典對(duì)學(xué)習(xí)的人體行為識(shí)別算法34-42
• 4.1 算法概述34
• 4.2 字典學(xué)習(xí)算法34-36
• 4.2.1 字典學(xué)習(xí)基本問(wèn)題34-35
• 4.2.2 字典學(xué)習(xí)稀疏約束條件35
• 4.2.3 字典學(xué)習(xí)用于分類35-36
• 4.3 字典對(duì)學(xué)習(xí)算法36-41
• 4.3.1 字典對(duì)學(xué)習(xí)算法概述36-37
• 4.3.2 字典對(duì)學(xué)習(xí)算法目標(biāo)函數(shù)37-38
• 4.3.3 字典對(duì)學(xué)習(xí)算法求解38-39
• 4.3.4 利用重建誤差分類39-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第五章 實(shí)驗(yàn)過(guò)程、結(jié)果展示與分析42-48
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備和實(shí)驗(yàn)過(guò)程介紹42-43
• 5.2 基于密集點(diǎn)軌跡特征提取算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示及其分析43-45
• 5.3 基于字典對(duì)學(xué)習(xí)的行為識(shí)別算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示及其分析45-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 第六章 總結(jié)與展望48-50
• 6.1 論文總結(jié)及結(jié)果分析48
• 6.2 研究工作展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-58
• 作者簡(jiǎn)介58
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果58

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