本文關(guān)鍵詞：運動人體行為語義計算關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：基于視覺的運動人體的行為識別有著廣泛的應用前景,但大量的成果都集中在模版匹配法,狀態(tài)空間法。這兩種方法的識別結(jié)果與人類的理解存在語義鴻溝,基于語義方法可以克服這個缺陷成果卻很少。論文的主要目的是研究融入場景敏感度、人物身份的運動人體行為的語義計算方法,為實現(xiàn)此目的進行了以下幾方面的研究：1.研究了基于Beowulf機群中改進的粒子濾波的3D人體運動跟蹤算法。新算法通過三維人體模型參數(shù)的自動初始化、粒子數(shù)目和模板的調(diào)整來實現(xiàn)跟蹤失效的自動恢復,基于任務動態(tài)分配策略和低開銷通信策略設計了Beowulf機群中的遷移式粒子濾波并行算法解決粒子退化問題和提高計算速度。2.為提高場景識別率和提取場景高層語義,提出了基于四層樹狀語義模型的場景語義識別新方法。四層語義模型包括視覺層、概念層、關(guān)系層和語義層。提取訓練樣本場景實物的顏色、顏色層次和輪廓得到視覺層；同類場景中實物的名稱(概念單詞)交集構(gòu)成了概念層；統(tǒng)計概念單詞的頻率并對概念單詞的空間位置關(guān)系進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘得到關(guān)系層；計算關(guān)鍵概念單詞與PSB標準模型語義屬性分類樹的語義相似度得到場景高層語義。計算測試樣本的底層特征后,通過視覺層的檢索得到概念單詞。通過概念單詞的頻率和空間位置關(guān)系關(guān)聯(lián)規(guī)則的檢索得到場景分類。由場景分類、場景高層語義、場景概念單詞構(gòu)成場景語義的識別結(jié)果。3.為提高身份識別率和降低識別時間,提出了一種人體身份識別的認知物理學方法。該方法將人臉特征和步態(tài)特征用數(shù)據(jù)場進行表征,利用數(shù)據(jù)間的相互作用和運動實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自組織聚類,以這種非線性變換的方式實現(xiàn)身份特征數(shù)據(jù)的降維。對降維后的樣本庫以最大勢函數(shù)值進行排序,實現(xiàn)了離散點快速檢測和樣本檢測的二分法查找�；诟倪M后的D-S證據(jù)論對人臉和步態(tài)進行融合。4.現(xiàn)有的語義方法未融入場景語義和人物身份,缺乏對復雜行為的有效識別和描述。提出了一種基于層次化概念空間的視頻圖像中人體行為語義計算新方法,該方法引入認知學的概念空間,建立了層次化的運動概念空間。將復雜的運動分解為原子運動概念層、簡單行為概念層和事件行為概念層。原子運動層細分為身體移動、肢體和姿態(tài)的原子運動,從大尺度、小尺度和中尺度提取了人體運動的特征。概念激活函數(shù)實現(xiàn)了原子運動的檢測,時空邏輯規(guī)則實現(xiàn)了簡單行為語義的識別。提出的七元組語義模型融入了場景語義和人物身份,實現(xiàn)了事件行為的建模和識別。
【學位授予單位】：中國工程物理研究院
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1306235