基于運動幅度變化率的視頻人體動作識別.pdf

1、人體動作識別是計算機視覺技術(shù)的一個重要應用領域。人體動作識別的研究蘊含著巨大的價值，這項研究的主要內(nèi)容有：人體軀干區(qū)域檢測，運動特征參數(shù)提取，動作與姿態(tài)閾值分割和識別。本文針對仰臥起坐運動的側(cè)面視頻，使用一種基于運動幅度變化率的人體動作分割方法，實現(xiàn)了對連續(xù)的仰臥起坐運動進行了動作和姿態(tài)的分割，以及動作和姿態(tài)正確性的識別。針對包含連續(xù)仰臥起坐動作的視頻，動作單元分割用于在視頻中提取獨立的一個仰臥起坐動作的全過程，姿態(tài)分割用于在一個仰臥起

2、坐動作中區(qū)分關(guān)鍵姿態(tài)和非關(guān)鍵姿態(tài)，關(guān)鍵姿態(tài)識別用于判別仰臥起坐動作的正確性。實驗驗證了本方法的有效性，本方法具有依據(jù)的人體特征參數(shù)少，運算量小，實時性高的特點。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對視頻中人體連續(xù)的仰臥起坐運動，使用一種基于人體高寬比特征幅度變化率的分割方法，實現(xiàn)了對仰臥起坐的動作和姿態(tài)的分割。首先，在視頻中提取幀圖像，其次，通過背景減除法和去噪獲取人體輪廓特征，然后，利用提取的各幀中人體輪廓特征的高寬比變化率來描述人體

3、仰臥起坐的動作和姿態(tài)，最后，針對仰臥起坐動作中的關(guān)鍵姿態(tài)的分割和識別達到對仰臥起坐動作次數(shù)和正確性的識別。⑵使用向量模法去除了人體運動特征提取中存在的噪聲。由于人體運動是存在輕微晃動，所以從視頻中提取出的人體運動特征曲線會出現(xiàn)噪聲。本文利用向量模法進行去噪，該方法通過增加維數(shù)來降低對于單一系數(shù)的敏感性。⑶針對包含人體仰臥起坐動作的樣本視頻，實驗驗證了人體高寬比特征幅度變化率的設定閾值對動作和姿態(tài)分割正確率的影響。以目測法為判別依據(jù)，實驗