人体行为识别概述.ppt
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人体行为识别概述行为识别现状行为识别前景行为识别的流程行为识别的流程目录运动目标检测目标检测——时间差分法目标检测——光流法目标检测——背景减除法目标分类人体描述运动跟踪运动目标的特征运动表征行为识别行为识别方法基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法之DTW基于状态空间的方法基于状态空间的方法——HMM基于状态空间的方法——DBNs基于状态空间的方法——ANN基于状态空间的方法——SVM两种方法比较基于语义的描述方法行为的分层模型行为识别难点行为识别的热点常用数据库顶级会议参考文献谢谢
人体行为识别技术.pdf
实用文档人体行为识别技术在计算机视觉领域中,人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题,在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实,智能家居,智能安防,运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程:数据图像预处理,运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题,即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对
基于Kinect人体行为识别.docx
基于Kinect人体行为识别绪论1.研究背景与意义人体行为分析是计算机视觉中的一个重要研究课题,其应用包括智能视频监控、虚拟现实和人与电子设备进行交互的各种系统。这些应用领域多数需要对人体行为进行检测、跟踪和自动识别。传统的人体行为分析方法大都建立在二维彩色图像问题上研究,但在实际应用中仍存在很多困难,如背景扰动、环境变化对人体目标检测的干扰,数据信息量和特征降维算法对特征提取问题的影响等等。近年来,诸多研究者将图像深度信息和彩色信息融合,提出了很多识别方法。例如:Kinect等深度传感器就不仅提供彩色图
人体行为识别的研究.docx
人体行为识别的研究人体行为识别的研究人体行为识别是指利用计算机视觉与计算机学习等技术,分析和认识人体行为动作,用图像、视频等信息,对人体行为的动作、姿态、运动等进行感知和识别。随着信息技术的不断发展,人体行为识别技术得到了越来越广泛的应用,其在安防、智能家居、人机交互等领域有着广泛的应用前景。人体行为识别的基础是计算机视觉技术。计算机视觉是指通过计算机对图像或视频等光学图像进行分析、处理的一种技术。在人体识别中,计算机视觉可帮助我们提取人体的特征点,如头部、肩膀、手臂等,通过人体行为的运动轨迹、身体姿势、
人体行为识别技术的研究.pdf
人体行为识别技术的研究人体行为识别技术是指通过分析、识别人体姿态、动作、面部表情等信息,来推断、判断人们的行为或心理状态的技术。近年来,随着计算机视觉、模式识别、深度学习等技术的不断进步,人体行为识别技术得到了广泛的应用和发展。本文将从以下几个方面来探讨这一技术的研究现状和未来发展方向。一、技术原理人体行为识别技术的实现需要基于人体姿态、动作、面部表情等信息的提取、分析和理解。其原理主要包括人体姿态估计、动作识别、面部表情分析等方面。1.人体姿态估计:人体姿态估计是指从图像或视频中自动检测人体的姿态和关键