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《电子科技大学》 2014年
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基于隐马尔科夫模型的特定姿态检测

陈宏毅  
【摘要】:在高度信息化的社会,视频监控已经广泛应用于生活的每个角落。目前的监控方式还是属于传统的记录形式,对于一些重点场所还需要以人工的方式值守在监视器前。对于井喷式增长的监控数据而言,这显然不是一个高效且经济的监控方式。伴随着计算机视觉、图像处理技术的飞速发展,智能视频监控技术也逐渐成为研究领域的一大热点。在智能监控应用场景中,如何有效地识别出某些特定姿态行为的姿态具有很强的实用性和研究价值,因此已经成为智能视频监控研究的重点方向之一。由于监控场景的往往都很复杂,为了能获得很好的姿态检测结果就需要一套行之有效的姿态检测方案。在借鉴隐马尔科夫模型在语音识别领域成熟应用的基础上,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的姿态检测技术。该方案包括的完整检测过程包括:前景检测、前景过滤、目标跟踪、特征提取以及获取姿态序列几个主要步骤。根据人体姿态动作具有时空连续性这一特点,该方案选取了人体姿态发生过程中的时空信息作为特征,对人体姿态进行分析。在方案中采用基于时间和空间的特征分析方法,有效地刻画了人体姿态。对于人体姿态在图像两帧序列中的时间信息,本方案采用光流方法,提取人体姿态的运动信息,将获得的幅度和相位分布情况作为运动特征。对于在单帧图像的空间信息,即人体姿态在某个时刻的动作,本文基于一种快速的梯度响应图算法,提出了新的关于人体姿态匹配方法。充分利用了局部区域的关键动作代替了整体的人体姿态,简化了匹配过程中的复杂度。同时,在模板匹配的过程中,利用不同姿态和不同角度建立了层次性的模板匹配,采用该方法能在提高准确率的同时有效保证了检测速度。最后,将获得的时间和空间特征信息,基于隐马尔科夫模型获得人体姿态的状态序列,以此作为检测结果。在文中,分章节的形式介绍了本方案的技术框架,以拍照姿态检测为例实现了基于隐马尔科夫模型的拍照姿态检测原型系统。实验表明,该方法具有较强的鲁棒性和实时性。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TN948.6

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