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《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》 2018年
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基于卷积神经网络的双人交互行为识别技术研究

关百胜  
【摘要】:在智能安防领域中,对双人交互行为识别技术的研究非常重要。虽然目前在双人交互行为识别技术上的研究已经取得了一些研究成果,但是研究的重点是如何准确地识别双人交互行为,提高行为识别的准确率,并没有考虑时间因素,然而在实际应用中,时间因素非常重要。因此本文的研究重点是如何在保证双人交互行为识别准确率的前提下提高行为识别的实时性。本文针对UT-interaction数据集中的握手、拥抱、踢腿、挑逗、推动和打拳六种双人交互行为进行分析。本文的研究思路是采用基于高斯混合模型的背景差法检测运动人体目标,通过卷积神经网络提取双人交互行为特征,并设计双隐层BP神经网络对双人交互行为进行分类,完成算法软件的设计与实现。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)采用基于高斯混合模型的背景差法实现运动人体目标检测。基于高斯混合模型的背景差法可以实时地根据环境变化不断更新背景,能够适应动态变换的场景;同时该方法也可以避免噪声、光照等因素的影响。本文通过背景差法实现运动人体目标检测,并将灰度图像转换为二值图像。(2)面向双人交互行为特征提取,改进卷积神经网络ALex Net。在检测到运动人体目标的基础上,本文通过改进后的卷积神经网络ALex Net提取双人交互行为特征,并在实验中通过GPU加速算法模型的训练。同时卷积神经网络的输入是二值图像,因此减少了卷积神经网络卷积和池化操作的计算时间。(3)面向高效分类需求,设计双隐层BP神经网络。本文详细分析了双隐层BP神经网络的设计思路和工作原理,并设计了双隐层BP神经网络。文中没有根据双人交互行为的类别进行分类,而是直接将双人交互行为分为正常行为和异常行为。(4)设计开发双人交互行为识别软件,并通过UT-interaction数据集测试,验证了算法软件准确率与实时性。实验表明,本文提出的双人交互行为识别方法综合考虑了行为识别的准确率和处理时间,行为识别准确率为73.60%,对114帧左右的视频数据识别速度在1s~3s之间。因此本文提出的方法在保证双人交互行为识别准确率的前提下,提高了行为识别的速度,满足系统实时性的要求。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;TP183

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【参考文献】
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