人體行為識別概述ppt課件(已修改)
2025-01-17 04:50 本頁面
【正文】 人體行為識別概述 機器視覺團隊：歐陽寒 Page 2 行為識別現(xiàn)狀 ? VSAM(Visual Surveillance and Monitoring) 1997 ? IVPL實驗室 (The Image and Video Processing Laboratory) ? AIRVL實驗室 (Artificial Intelligence， Robotics， and Vision Laboratory) ? LPAC實驗室 (Laboratory for Perception， Action and Cognition) ? KNIGHT系統(tǒng) ? ISCAPs(Integrated Surveillance of Crowded Areas for Public Security) ? REASON(Robust Methods for Monitoring and Understanding People in Public spaces) ? CANTATA(Content Aware Networked systems Towards Advanced and TailoredAssistance) ? 中國科學院自動化所的生物識別與安全技術研究中心 CBSR ? 微軟亞洲研究院 參考文獻：監(jiān)控視頻中的人體異常行為檢測研究 Page 3 行為識別前景 ? highlevel video indexing and retrieval ? “ smart” video surveillance systems 自動檢測異常行為，輔助檢索一個特定的事件。 ? The analysis of sport videos 幫助教練進行戰(zhàn)略分析。識別不同的游泳風格。 ? Hand gesture recognition 虛擬現(xiàn)實 ? HumanComputer Interaction (HCI) systems kidsRoom、 Smart room 、 Facial action用于分析精神病病人的情感行為。 ? robotics ? medical area 輔助診斷病人的運動問題。另一個是對老年人提供遠程協(xié)助。 參考文獻： Action Recognition in Videos:from Motion Capture Labs to the Web Page 4 行為識別的流程 參考文獻：運動人體行為分析 視頻中的人體運動分析及其應用研究 ? 目標的運動特征，可以用于運動表述，是行為理解等高層部分的基礎。 ? 常見的運動表述方法有： 運動軌跡、時空圖表述 和光流。 Page 5 行為識別的流程 。 Page 6 目錄 目標檢測 目標分類 特征提取 行為理解 目標跟蹤 Page 7 運動目標檢測 參考文獻：視頻中的人體運動分析及其應用研究 .nh 運動目標跟蹤算法研究綜述 .pdf 目 標 檢 測時 間 差 分 法背 景 減 除 法基 于 主 動 輪 廓 線 模型 的 方 法基 于 小 波 的 方 法基 于 人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡的 方 法塊 匹 配 法光 流 估 計 法? 對于不依賴先驗知識的目標跟蹤來講，運動檢測是實現(xiàn)跟蹤的第一步 ? 運動檢測即為從序列圖像中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來。 Page 8 目標檢測 —— 時間差分法 ? 在連續(xù)的圖像序列中 兩幅或三幅相鄰幀 之間采用 基于像素 的時間差分，并對差分結果進行 閾值化處理 以 提取 圖像中的 前景 運動區(qū)域。 ? 缺點： ? 前景、背景區(qū)域的確定與 閾值的選取 有很大的關系 當灰度圖像序列對比度較低時，由于相鄰兩幀的差 (前景與背景之差 )
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