視頻中的人物目標檢測與動作識別方法研究.pdf

1、人物的目標檢測和動作識別都是計算機視覺理解領域的重要應用，隨著智能化社會的發(fā)展，人們對生活安全的高度警惕和重視，該課題逐漸吸引了更多的研究人員。但是由于在動作識別中其背景、動作及過程的復雜性，該課題同樣極具挑戰(zhàn)性。本文的主要目的是在背景較為簡單的前提下實現(xiàn)目標檢測并對走路，揮手，慢跑，拳擊，擊掌，跑步六種動作進行正確識別。
　　針對目標檢測，本文研究了背景減除法，幀間差分法和光流法三種常用的方法，結合拍攝視頻的背景和三種方法的優(yōu)缺

2、點選取背景減除法作為本文的最終目標檢測方法。針對背景減除法中混合高斯模型方法的不足，提出了一種先將前景去除再進行背景建模的特征點稀疏光流場的方法。實驗證明，該方法可以有效地去除改進之前背景建模中由于運動目標前景區(qū)域的遮擋引起的陰影問題，從而明顯提高檢測準確率。
　　進行前景分割后，對目標區(qū)域進行特征提取并進行動作的分類識別。本文重點研究了基于時空特征興趣點的方法，利用該方法進行特征提取后進行特征描述，然后利用詞袋模型進行行為建模，