【摘要】：在線視頻動(dòng)作分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)重要研究課題,在視覺(jué)監(jiān)控、人機(jī)交互和機(jī)器人智能導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。與離線視頻動(dòng)作分析在動(dòng)作被完全捕獲后再進(jìn)行識(shí)別不同,在線動(dòng)作分析的目的是在動(dòng)態(tài)中盡可能早的檢測(cè)動(dòng)作發(fā)生的狀態(tài),對(duì)即將發(fā)生或正在發(fā)生的事件做出準(zhǔn)確、快速的響應(yīng),以提供更好的實(shí)用價(jià)值。本文針對(duì)在線人體動(dòng)作識(shí)別分析進(jìn)行探索研究,主要研究?jī)?nèi)容包括視頻動(dòng)作識(shí)別、時(shí)序動(dòng)作檢測(cè)和重復(fù)動(dòng)作計(jì)數(shù)三個(gè)方面。針對(duì)視頻動(dòng)作識(shí)別任務(wù),本文分別基于BN-Inception(Inception with Batch Normalization)網(wǎng)絡(luò)建模表示動(dòng)作外觀特性的空間特征和基于C3D(3-Dimensoinal Convolutional)網(wǎng)絡(luò)建模包含動(dòng)作上下文信息時(shí)空特征,提取魯棒性的動(dòng)作特征表示;然后對(duì)多分類(lèi)識(shí)別,分別使用基于一對(duì)多的LSVM分類(lèi)器和基于softmax loss搭建的分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練分類(lèi)模型,完成在線人體動(dòng)作的識(shí)別任務(wù),并驗(yàn)證其有效性。針對(duì)時(shí)序動(dòng)作檢測(cè)任務(wù),為了準(zhǔn)確的識(shí)別視頻中動(dòng)作類(lèi)別及發(fā)生的起始和結(jié)束時(shí)間,本文提出了基于動(dòng)作時(shí)間語(yǔ)義連續(xù)性規(guī)則優(yōu)化候選時(shí)間片段的方法。首先按照動(dòng)作時(shí)間語(yǔ)義連續(xù)性規(guī)則對(duì)同一尺度和不同尺度的滑動(dòng)窗口進(jìn)行整合;然后,對(duì)整合結(jié)果重新獲取分類(lèi)置信分?jǐn)?shù),通過(guò)非極大值抑制(NMS)消除不準(zhǔn)確檢測(cè)。該方法突破了滑動(dòng)窗口固定的限制,可以產(chǎn)生任意長(zhǎng)度的動(dòng)作時(shí)間片段,并抑制了冗余檢測(cè),使得檢測(cè)結(jié)果更符合預(yù)期。針對(duì)重復(fù)動(dòng)作計(jì)數(shù)任務(wù),與以往傳統(tǒng)方法只能處理靜態(tài)和平穩(wěn)周期運(yùn)動(dòng)不同,本文首次采用深度ConvNets提取的空間和時(shí)空特征獲取重復(fù)動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)規(guī)律:首先對(duì)高維人體動(dòng)作特征進(jìn)行PCA算法降維,獲取表現(xiàn)動(dòng)作時(shí)序運(yùn)動(dòng)特性的主成分;然后基于傅里葉變換,通過(guò)分段閾值濾波去除噪聲、平滑運(yùn)動(dòng)軌跡,完成無(wú)約束視頻的無(wú)監(jiān)督重復(fù)動(dòng)作計(jì)數(shù)任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)和非平穩(wěn)視頻中的重復(fù)動(dòng)作分析同樣有效,對(duì)處理復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景視頻數(shù)據(jù)具有一定的魯棒性。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,在線視頻動(dòng)作分析不僅考慮識(shí)別準(zhǔn)確性,同時(shí)還要求時(shí)間效率。本文對(duì)該工作進(jìn)行在線測(cè)試分析,結(jié)果表明當(dāng)在線獲取當(dāng)前幀和當(dāng)前幀之前的479幀作為一次檢測(cè)輸入時(shí),處理速度達(dá)到最優(yōu)值,比實(shí)際輸入時(shí)長(zhǎng)快2.93倍。表明了在線視頻分析的有效性,為該任務(wù)的實(shí)際應(yīng)用打下了理論基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP18
【圖文】：

圖 1.1 視頻分析與輸出結(jié)果本文研究?jī)?nèi)容主要分為以下幾個(gè)方面：（1）基于深度 ConvNets 的動(dòng)作特征表示為了獲取魯棒的視頻動(dòng)作特征，本文分別基于 BN-Inception 網(wǎng)絡(luò)建模動(dòng)作空間

口腔護(hù)理動(dòng)作實(shí)例

Thumos14數(shù)據(jù)集實(shí)例

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本文編號(hào)：2761675