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基于双目的人体运动分析与识别

罗召洋  
【摘要】:社会的文明程度和人本身息息相关,从社会心理学角度上来说,人们越来越关注自身和自身所处的环境,这势必会促使人们探索一种观察模式来反映自身及周围的情况。人体运动分析与识别应运而生。人体运动分析与仿真、数字娱乐、医疗服务、图像精确定位等等,都离不开人体运动分析与识别,因而具有巨大的经济价值和社会价值。随着计算机硬件成本的不断下降,计算能力的不断提高,人体运动识别更是得到了空前的发展。在计算机视觉的研究领域中,由于它涉及到了视觉计算、机器学习、数字图像处理等多门学科,必将充满各种挑战。近几年来,人们热衷于从视频中研究分析人体的运动,主要包括简单动作的识别,比如人的姿态、表情等。分析过程中,研究方法简便,但是准确度不高,或者研究方法复杂,空间复杂度和时间复杂度高。 本文提出了一种新的识别方法-基于双目的人体运动分析与识别。目前的研究表明,关于双目的研究主要集中在空间信息复原上。而本文借助双目的优势,从视差图入手,提取特征来表征相关人体运动信息。同时,为了提高识别的准确率,利用了人体运动的轮廓特征。深度特征和轮廓特征通过一定的特征融合方法组合起来,共同表征人体运动的特点。最后利用相关机器学习算法:朴素贝叶斯分类、支持向量机等,来构建一个人体运动识别模型。本文所做的主要工作如下: (1)从实现场合和所应用的技术方面,研究和分析了视差图,总结比较了一些当今流行的视差图生成技术。主要涉及到了三种立体匹配算法的分析:块匹配算法(BM),半全局匹配算法(SGBM)和图割匹配算法(GC)。通过比较这三者的匹配效果和执行速度,折中选择SGBM来作为本系统的立体匹配算法。 (2)在特征提取上,重点对视差图进行了处理。在某些情况下,生成的视差图灰度分布不均匀,本文采取直方图均衡化的方法来处理。使灰度均匀分布。同时经过均衡化处理后,以该视差图的灰度直方图作为它的特征,也能很好的表征该人体动作。 (3)基于视差图的特征提取后,选用目前比较流行的机器学习算法-支持向量机,来建立识别模型。构建模型的过程中,用到了LIBSVM软件包,快速方便的解决人体动作识别分类问题。同时还确定了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数的选择。


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