在智能安防領(lǐng)域中,對雙人交互行為識別技術(shù)的研究非常重要。雖然目前在雙人交互行為識別技術(shù)上的研究已經(jīng)取得了一些研究成果,但是研究的重點(diǎn)是如何準(zhǔn)確地識別雙人交互行為,提高行為識別的準(zhǔn)確率,并沒有考慮時間因素,然而在實際應(yīng)用中,時間因素非常重要。因此本文的研究重點(diǎn)是如何在保證雙人交互行為識別準(zhǔn)確率的前提下提高行為識別的實時性。本文針對UT-interaction數(shù)據(jù)集中的握手、擁抱、踢腿、挑逗、推動和打拳六種雙人交互行為進(jìn)行分析。本文的研究思路是采用基于高斯混合模型的背景差法檢測運(yùn)動人體目標(biāo),通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取雙人交互行為特征,并設(shè)計雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對雙人交互行為進(jìn)行分類,完成算法軟件的設(shè)計與實現(xiàn)。本文的主要工作包括以下幾個方面:（1）采用基于高斯混合模型的背景差法實現(xiàn)運(yùn)動人體目標(biāo)檢測�；诟咚够旌夏Ｐ偷谋尘安罘ǹ梢詫崟r地根據(jù)環(huán)境變化不斷更新背景,能夠適應(yīng)動態(tài)變換的場景;同時該方法也可以避免噪聲、光照等因素的影響。本文通過背景差法實現(xiàn)運(yùn)動人體目標(biāo)檢測,并將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。（2）面向雙人交互行為特征提取,改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ALex Net。在檢測到運(yùn)動人體目標(biāo)的基礎(chǔ)上,本文通過改進(jìn)后... 

【文章來源】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心)北京市

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

常用的行為識別數(shù)據(jù)集

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙人交互行為識別技術(shù)研究3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)CNN 在視頻圖像識別領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，因此本文將通過 CNN 模型提取雙人交互行為特征。CNN 由若干個卷積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層（Fully-Connected Layer）組成，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3-2 所示。

Relu函數(shù)圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于分階段視覺共生矩陣序列的雙人交互識別[J]. 姬曉飛,左鑫孟.  計算機(jī)工程與設(shè)計. 2017(09)
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[3]分層結(jié)構(gòu)的雙人交互行為識別方法[J]. 姬曉飛,王昌匯,王揚(yáng)揚(yáng).  智能系統(tǒng)學(xué)報. 2015(06)
[4]圖像物體分類與檢測算法綜述[J]. 黃凱奇,任偉強(qiáng),譚鐵牛.  計算機(jī)學(xué)報. 2014(06)
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[6]人運(yùn)動的視覺分析綜述[J]. 王亮,胡衛(wèi)明,譚鐵牛.  計算機(jī)學(xué)報. 2002(03)
[7]BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與樣本訓(xùn)練參數(shù)選取的初步探討[J]. 潘昊,陳杰,鐘珞.  湖北工學(xué)院學(xué)報. 1997(03)

博士論文
[1]智能視頻監(jiān)控中的目標(biāo)識別與異常行為建模與分析[D]. 張一.上海交通大學(xué) 2010
[2]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能與降水預(yù)報的應(yīng)用研究[D]. 林開平.南京信息工程大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于時空興趣點(diǎn)的單人行為及交互行為的識別方法[D]. 孫愛朦.吉林大學(xué) 2014
[2]基于時空興趣點(diǎn)的人體行為識別[D]. 楊佳慧.南京郵電大學(xué) 2014



本文編號：3543456