《人體行為識(shí)別概述》ppt課件-文庫(kù)吧
2024-12-21 04:50 本頁(yè)面
【正文】 的范圍很小， 閾值難以選取 ，影響前景目標(biāo)的分割結(jié)果。 ? 區(qū)域 灰度值 變化較為 平坦時(shí) ，容易在人體二值圖像內(nèi)產(chǎn)生 空洞現(xiàn)象 ，給后續(xù)的目標(biāo)分類、跟蹤和識(shí)別造成不便。 ? 優(yōu)點(diǎn)： ? 對(duì)于 動(dòng)態(tài)環(huán)境 有 較強(qiáng) 的自 適應(yīng)性 Page 9 目標(biāo)檢測(cè) —— 光流法 ? 基于光流法的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，是利用運(yùn)動(dòng)物體隨時(shí)間變化在圖像中表現(xiàn)的光流特性，通過(guò)計(jì)算位移向量光流場(chǎng)來(lái)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。 ? 光流是空間運(yùn)動(dòng)物體在觀測(cè)成像面上對(duì)應(yīng)像素運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度，是空間物體可見點(diǎn)的三維速度矢量在成像平面上的投影，它攜帶了豐富的運(yùn)動(dòng)和結(jié)構(gòu)信息。 ? 優(yōu)點(diǎn) ： ? 即使在攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的情況下也能檢測(cè)出獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。 ? 缺點(diǎn) ： ? 由于噪聲、多光源、陰影和遮擋等原因，計(jì)算出的光流場(chǎng)分布并不十分可靠和準(zhǔn)確。 ? 多數(shù)光流法計(jì)算復(fù)雜、耗時(shí)，在實(shí)際的系統(tǒng)中沒(méi)有特殊的硬件支持時(shí)，很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。 Page 10 目標(biāo)檢測(cè) —— 背景減除法 ? 最常用且有效的是背景減除法。 ? 背景減除法最簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方法是預(yù)先選取不含前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的背景圖像，然后將當(dāng)前圖像幀與背景圖像相減得到前景目標(biāo)。 ? 背景減除法通常在 攝像機(jī)固定的情況下使用 ， 關(guān)鍵 是建立隨場(chǎng)景變化不斷更新的背景模型 。 ? 有 兩類 常用的背景更新方法 : ? 建立背景模型并采用自適應(yīng)方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而獲得新背景圖像 。 ? 從過(guò)去的一組觀測(cè)圖像中按一定的假設(shè)選擇像素值構(gòu)成當(dāng)前背景圖像。 Page 11 目標(biāo)分類 參考文獻(xiàn)：視頻中的人體運(yùn)動(dòng)分析及其應(yīng)用研究 目 標(biāo) 分 類基 于 形 狀 信息 的 分 類基 于 運(yùn) 動(dòng) 信息 的 分 類使 用 簡(jiǎn) 單 的 人 體 輪 廓 模 式 的形 狀 參 數(shù) 檢 測(cè) 運(yùn) 動(dòng) 人 體提 取 區(qū) 域 的 分 散 度 、 面 積 、 寬 高 比 等特 征 ， 采 用 三 層 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 將 前 景 目 標(biāo)分 類 為 人 、 人 群 、 車 輛 和 背 景 干 擾分 散 度 和 面 積 信 息 區(qū) 分 人 、 車輛 及 混 亂 擾 動(dòng)根 據(jù) 運(yùn) 動(dòng) 區(qū) 域 的 形 狀特 征 進(jìn) 行 分 類利 用 人 體 運(yùn) 動(dòng) 的 周期 性 進(jìn) 行 分 類根 據(jù) 人 體 運(yùn) 動(dòng) 的 周 期 性 特 性 ， 采 用時(shí) 頻 分 析 法 判 斷 運(yùn) 動(dòng) 軌 跡 是 否 存 在周 期 性 ， 從 而 識(shí) 別 出 運(yùn) 動(dòng) 人 體通 過(guò) 計(jì) 算 運(yùn) 動(dòng) 區(qū) 域 的 殘 余 光 流 來(lái)分 析 運(yùn) 動(dòng) 目 標(biāo) 的 剛 性 和 周 期 性與 剛 性 車 輛 的 運(yùn) 動(dòng) 相 比 ， 非 剛 性 的 人 體 運(yùn) 動(dòng) 具 有 較 高 的 平 均殘 余 光 流 并 且 人 體 運(yùn) 動(dòng) 呈 現(xiàn) 周 期 性 ， 因 此 可 將 人 體 區(qū) 分 出 來(lái)這 兩 類 目 標(biāo) 分 類 方 法也 可 結(jié) 合 使 用 ， 以 得到 更 準(zhǔn) 確 的 分 類 結(jié) 果Page 12 人體描述 邊 界 框 描 述棍 棒 圖 描 述細(xì) 節(jié) 的 不 同 水 平人 體 描 述 2 D 輪 廓3 D 體根 據(jù) 應(yīng) 用 對(duì) 模 板 復(fù)雜 度 的 需 要 而 定可 變 形 輪 廓近 似 為 面 片 描 述近 似 為 帶 狀 描 述s i l h o u e t t e c o n t o u r m o d e l 2 D b l o b m o d e lc a r d b o a r d m o d e l多 面 體圓 柱 體圓 錐球 體參考文獻(xiàn)： Human Motion: Modeling and Recognition of Actions and Interactions ? Page 13 運(yùn)動(dòng)跟蹤 運(yùn) 動(dòng) 跟 蹤基 于 主 動(dòng) 輪 廓 的 跟 蹤基 于 特 征 的
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