基于深度信息的人體運動識別方法研究.pdf

1、人體運動識別是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究課題之一,在安全監(jiān)控、人機交互等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價值。隨著深度傳感器的普及,深度信息逐漸被應(yīng)用到人體運動識別中。本文利用深度信息從全局表征和局部表征兩方面研究人體運動的表征方法,分別實現(xiàn)了基于深度信息多層運動歷史圖像和深度信息時空興趣點的人體運動識別方法。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)闡述了人體運動識別的關(guān)鍵技術(shù)及研究現(xiàn)狀,深入地分析了當前利用深度信息識別人體運動的相關(guān)方法并對目

2、前已有的人體運動深度信息數(shù)據(jù)庫進行了詳細介紹。
　　(2)對運動歷史圖像的人體運動表征方法進行改進,實現(xiàn)了基于深度信息的多層運動歷史圖像的人體運動全局表征方法,同時引入?變換對每層運動歷史圖像提取特征向量,用SVM分類器進行分類識別。分別在文中建立的PMD數(shù)據(jù)庫和MSR Daily3D運動數(shù)據(jù)庫上進行實驗并取得了較好的識別效果。
　　(3)研究了基于時空興趣點的人體運動局部表征方法,實現(xiàn)了Harris時空興趣點檢測與基于Ga