固定场景下的人体姿态识别

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智能监控是利用现代信息技术发展起来的新技术,具有内容分析功能。带有运动物体识别的监控系统可以忽略掉大量无用信息,提取到关键信息,并依据规则自动作出判断,从而节省大量的人力成本。固定场景下的人体姿态识别技术可以应用于家庭监控,如对独居家中老年人摔倒情况的识别。通过监控识别出特殊的人体姿态,以便及时作出响应。本文主要研究了固定场景下人体姿态检测与识别相关技术,设计了一种基于支持向量机(SVM)的姿态识别方法。本方法将处理过程分为前景提取、特征向量提取、姿态分类识别三个步骤,逐步实现了固定场景下的人体姿态识别。文章首先研究运动前景物体提取算法原理与实现,改进了Codebook背景建模法,使之更贴近实际使用环境。针对灯光开关瞬间的检测,提出当图像中一定数量以上像素亮度同时改变,认定为正在进行灯光的开关操作,并使用此时的图像帧进行背景模型更新。通过经验值,设定背景图像更新速度。在特征向量提取过程中,设计了一种特征角描述法:以前景图像外接矩形中心为原点建立坐标系,计算图像在四个象限的质心与原点连线同x轴夹角正切值,用四个正切值来表示姿态特征。同时,本文研究了特征提取,通过计算前景图像的几何特征,如宽高比、轮廓长度与所围面积比、离心率等,利用这些参数构成特征向量反映人体姿态。姿态分类过程使用了支持向量机方法,依据算法要求,采集各种人体姿态图像样本,提取样本特征数据集,以此数据集训练分类器。将学习训练得到的分类器应用于检测过程,从而达成姿态识别的目的。本文所设计的固定场景下姿态识别系统更切近于实际应用。改进了固定场景下人体姿态识别步骤中相关算法,使之更符合应用环境。设计出一个较为完整的系统,将各个模块较好的整合在一起。将前景检测、后处理、分类识别这些过程有机的融合。实现了对诸如站立行走、弯腰行走、爬行等一些姿态的识别,识别率较高。本文可以简单总结为:完成了一个姿态识别系统,利用摄像头辨识视频中的移动目标,通过分类算法确定该动态目标的姿态,同时将姿态识别结果回显至监控视频流中,得到了良好的效果。
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