【摘 要】
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人体行为识别,在智能控制、人机交互等领域有重要的应用前景,引起了广泛的关注。根据对人体行为数据的采集方式不同,主要分为两种思路:一种是基于运动传感器,通过收集人体部位的加速度时间序列来分析人的活动情况;另一种是基于图像传感器,利用计算机视觉的方法识别人体行为。这两种方法有各自的优势与局限。在基于时间序列的人体行为识别方法中,传统方法的时间复杂度较高;而基于视频深度学习的人体行为识别方法,主要面向粗
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人体行为识别,在智能控制、人机交互等领域有重要的应用前景,引起了广泛的关注。根据对人体行为数据的采集方式不同,主要分为两种思路:一种是基于运动传感器,通过收集人体部位的加速度时间序列来分析人的活动情况;另一种是基于图像传感器,利用计算机视觉的方法识别人体行为。这两种方法有各自的优势与局限。在基于时间序列的人体行为识别方法中,传统方法的时间复杂度较高;而基于视频深度学习的人体行为识别方法,主要面向粗粒度下的单一动作识别。本文针对上述问题展开了研究,主要工作如下:（1）针对传统方法中,基于序列匹配的人体行为识别方法计算复杂度高的问题,结合人体行为类时间序列数据的特征,本文提出了一种基于时间序列结构点匹配的人体行为识别方法。该方法通过结构点的对齐构造计算约束范围,求得近似距离度量并在k-NN分类器下分类。在人体行为类序列数据集上的识别实验表明,本文的算法显著提升了匹配识别的速度,并保持了不错的识别准确率。（2）当前对人体行为的识别研究主要专注于粗粒度层次的识别,针对该局限性,本文自建了包含序列动作的医疗行为场景下的手卫生行为视频数据集,基于深度学习方法提出了一种基于动作序列的时序关系模型,在自建数据集下进行了细粒度行为的识别实验,结果表明本文所用模型相比对照的经典模型,取得了较高的识别准确率。综上所述,本文围绕现有主流识别方法各自适用场景与局限性展开了研究:针对基于时间序列的传统行为识别方法,计算复杂度大的问题,提出了优化的方法;对基于深度学习的行为识别方法中,现有研究难以处理包含序列动作的细粒度行为的识别问题,基于自建细粒度数据集进行了研究并提出了一种有效的识别方法。图32幅,表6个,参考文献67篇
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