人體行為識(shí)別算法研究.pdf

1、靜態(tài)圖像中的人體行為識(shí)別是圖像處理領(lǐng)域的熱門研究方向之一。正確的識(shí)別靜態(tài)圖像中的人體行為，有助于圖像的分類、檢索以及視頻監(jiān)控和人體追蹤等應(yīng)用。本文中選取Imagenet數(shù)據(jù)集中的10類人體行為進(jìn)行人體行為識(shí)別算法的研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了基于淺層特征的行為識(shí)別理論，采用了基于分布式行為圖像區(qū)域的行為識(shí)別算法。將人體劃分為姿態(tài)部位，通過距離度量的方法找到具有相似結(jié)構(gòu)的圖像區(qū)域作為數(shù)據(jù)正樣本，訓(xùn)練得到分類模型。并將該算

2、法與經(jīng)典的梯度方向直方圖、可形變部件模型的算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，基于分布式行為圖像區(qū)域的行為識(shí)別算法取得了更優(yōu)的分類結(jié)果。⑵根據(jù)人體的視覺感知機(jī)制，提出了基于語義顯著圖的人體行為識(shí)別算法。通過滑動(dòng)窗口和相似性度量的結(jié)合方法，找到最能展現(xiàn)圖像語義特征的行為區(qū)域，即為語義顯著區(qū)域，以語義顯著區(qū)域和原始圖像作為雙輸入源進(jìn)行了人體行為識(shí)別的研究，增強(qiáng)了圖像中顯著區(qū)域信息的利用率，更好的展現(xiàn)了圖像的可識(shí)別區(qū)域，有助于人體行為的識(shí)別。⑶根據(jù)人體非剛性