人體行為識(shí)別概述ppt課件(參考版)
2025-01-08 04:50本頁(yè)面
【正文】 ? 智能視覺(jué)監(jiān)控學(xué)術(shù)會(huì)議 ? 模式識(shí)別會(huì)議等 參考文獻(xiàn)：監(jiān)控視頻中的人體異常行為檢測(cè)研究 Page 33 參考文獻(xiàn) ? A survey of advances in visionbased human motion capture and analysis ? A survey on visionbased human action recognition ? Action Recognition in Videos from Motion Capture Labs to the Web ? 監(jiān)控視頻中的人體異常行為檢測(cè)研究 ? 視頻中的人體運(yùn)動(dòng)分析及其應(yīng)用研究 ? 自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究綜述 ? 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究綜述 34 謝謝 機(jī)器視覺(jué)團(tuán)隊(duì)：歐陽(yáng)寒 。 Page 27 基于語(yǔ)義的描述方法 ? 用一種形式化的語(yǔ)法格式：主語(yǔ)（人）、謂語(yǔ)（人的動(dòng)作）、賓語(yǔ)（實(shí)物），將場(chǎng)景中人的活動(dòng)情況用填空的形式填入語(yǔ)法格式中，產(chǎn)生對(duì)場(chǎng)景的自然語(yǔ)言描述。 Page 25 基于狀態(tài)空間的方法 —— SVM ? 支持向量機(jī) (support vector machine， SVM ) ? 優(yōu)點(diǎn)： ? 能夠較好地解決常見(jiàn)的非線性分類問(wèn)題中的小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問(wèn)題 ? 可以避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇和局部極小點(diǎn)問(wèn)題 Page 26 兩種方法比較 ? 模板匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度低、操作和實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但缺乏考慮運(yùn)動(dòng)序列中相鄰時(shí)序之間的動(dòng)態(tài)特性，對(duì)于噪聲和運(yùn)動(dòng)時(shí)間間隔的變化相當(dāng)敏感。 ? 缺點(diǎn)：需要用大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) ? TDNN(timedelay neural work)—— 時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 是在多層前饋感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中引入時(shí)延單元使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加記憶功能； ? 時(shí)變序列的前述值被用來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)值。 ? 相比馬爾可夫鏈，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練比較復(fù)雜。 ? 是一種對(duì)隨機(jī)過(guò)程描述的有向圖解 ? 利用先驗(yàn)知識(shí)建立視覺(jué)特征之間的因果關(guān)系來(lái)處理視頻處理中固有的不確定性問(wèn)題。 ? 基于狀態(tài)空間的方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于 預(yù)測(cè)、估計(jì)和檢測(cè) 時(shí)間序列。 Page 21 基于狀態(tài)空間的方法 ? 將圖像序列中的每個(gè) 靜態(tài)姿勢(shì)或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)作為一個(gè)狀態(tài)節(jié)點(diǎn) ，這些狀態(tài)節(jié)點(diǎn)之間由給定的概率聯(lián)系起來(lái)。 2 D視 頻 輸 入動(dòng) 作 沒(méi) 有 結(jié) 束差 分 運(yùn) 算 并二 值 化圖 像 累 加M E IM H I基 于 矩 的 行 為特 征模 板 匹 配 是否M H V (Motion History Volumes) Page 20 基于模板匹配的方法之 DTW ? DTW（ dynamic time warping） —— 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整 ? DTW是一種時(shí)變數(shù)據(jù)序列匹配方法 ? DTW 優(yōu)點(diǎn)：概念簡(jiǎn)單、算法魯棒，能夠?qū)D像序列進(jìn)行分類。 Page 15 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征 參考文獻(xiàn)：自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究綜述 運(yùn) 動(dòng) 目 標(biāo) 的特 征常 用 特 征 量復(fù) 雜 背 景下 特 征 量復(fù) 雜 度長(zhǎng) 寬 比緊 湊 度角 點(diǎn)矩紋 理由 于 成 像 距 離 、 方 向 以 及 位 置 等 因 素 的 變 化 , 使 得 圖像 發(fā) 生 旋 轉(zhuǎn) 、 平 移 以 及 尺 度 ( R o t a t i o n , T r a n s a c t i o n a n d S c a l e , R T S ) 變 化也 稱 為 周 長(zhǎng) 面 積 比 , 主 要 是 指 目 標(biāo) 的 邊 界像 素 數(shù) 與 目 標(biāo) 總 像 素 數(shù) 的 比 值是 指 目 標(biāo) 最 小 外 接 矩 形 的 長(zhǎng) 度 與 寬 度 的 比 值是 指 目
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