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基于Delaunay骨架模型的人体行为识别

李朋洋  
【摘要】:基于视觉的人体行为识别是计算机视觉领域中最有前景的,近年来受到了很多来自各个研究所、高等院校等科研机构的学者们的关注。行为识别是从输入的视频或图像序列中提取低级别的特征,并对低级别的特征进行中级的行为描述,最终得到对原始动作序列的高级的语义上的行为解释的一个过程。近年来,基于视觉的人体行为识别在很多领域得到了应用。 本文提出了一种基于Delaunay骨架模型的人体行为识别算法,用于对简单背景下单人体的行为进行识别。首先通过背景差分法提出移动的人体前景,然后根据Delaunay三角剖分构建Delaunay骨架模型,并在Delaunay骨架模型中加入能量参数,有效的提高了识别率,达到多特征识别的效果,最后应用隐马尔科夫模型对人体行为进行识别,实现了一个完整的人体行为识别系统。 首先是对移动前景的检测并转化为二值图像。通过分析几种常用的移动前景检测算法的原理和每种算法的优缺点,作者采用了背景差分法对移动前景进行检测,并对得到的二值图像的使用形态学方法进行后处理。其次是构建Delaunay骨架模型。作者通过形态学方法得到人体的轮廓。形态学方法中提取轮廓的算法简单有效,效果很好,而且时间复杂度和空间复杂度低。基于轮廓上所有点的坐标计算人体前景图的质心,通过计算边界上各点到质心的距离函数的二阶导数提取距离函数的极大值点集和极小值点集。通过这些极值点间间隔的边界点数在边界上均匀的提取离散边界点,离散点的提取对构建Delaunay骨架模型的效果是至关重要的。通过经典的Quickhull算法对人体前景图进行三角剖分,并去除人体轮廓之外的三角形,保存人体轮廓内的三角形及三角形的重心通过自己编写的一种遍历算法,遍历所有保存的三角形。通过最后的遍历结果构建骨架模型以及确定人的手、头、脚和躯干位置的三角形重心。通过人的手、头、脚和躯干位置的三角形重心和标准的人体各身体部分的质量参数计算能量参数,加入到骨架模型中组成最终的特征矩阵。将得到的特征矩阵与符号表匹配,最终转换为符号。最后介绍了隐马尔科夫模型的基本原理以及该模型的几个关键算法。隐马尔科夫模型是人体行为识别领域的一个应用范围很广的模型,具有简单、实用的特点。所以作者采用了该模型,最后展示了本文的人体行为识别算法的实验效果。


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