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基于矩形骨架的人体动作识别_钱锋
在人之间的人际交互过程中，视觉是最重要的信息，可以帮助人们迅速获得一些关键特征和事实。在智能视频监控、异常动作识别、人机交互和虚拟技术等领域有广泛的应用价值。当前阶段，目前人体动作识别方面的研究主要集中在三个方面：动作人体的结构分析、人体动作目标的跟踪、基于图像序列的动作识别。而这三个方面各自支撑，本课题研究的重点则在于图像序列的识别部分。人体行为识别的方法主要有基于全局时空的模板匹配和基于时序建模的状态空间两种方法。基于状态空间模型中最具有代表性的则是隐马尔可夫模型（HMM），状态法的优点是稳定性较高，但是计算复杂度比较高。基于模板匹配的方法则计算复杂度较低，但是容易被阴影，视角所影响。文献使用了检测跟踪的办法，对人体动作进行跟踪，取得了较好的效果，但是没有考虑各肢体的相关运动方向。文献提出了，用基于矩形的片图模型（Picto－ rial Structure）对人体姿势进行描述，取得了较好的结果。本文在文献的基础上，使用矩形骨架描述人体姿势，并提取结合各肢体方向的运动特征， 最后结合动态时间规整算法 （DTW）对动作序列进行识别。实验数据库使用了 Weizmann 数据库，并取得了较满意的识别效果。
人体动作
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